什么是算法植物学？(algorithmic botany?)
作为一门致力于利用虚拟手段增加植物和植物生命知识库的学科，算法植物学为植物学家提供了使用计算机工具来研究和模拟许多不同的植物场景。使用虚拟工具研究虚拟植物已经受到了广泛关注，并且是卡尔加里大学主要课程的重点
算法植物学的过程最好表达为生物建模和可视化，更通俗地称为BMV方法。正是这种方法构成了卡尔加里大学计算机科学系目前正在进行的研究的基础。基本上，算法植物学中的模型是利用计算机科学技术开发的，这些技术与各种类型的软件相结合，以创建虚拟实验室，其中虚拟植物是在严格和受控的情况下培养的。同时运行多个不同模拟的能力有助于大大加快研究过程。算法植物学创造了一种情况，植物学家可以在很短的时间内自由探索各种可能性，而不是在现实生活中需要几年或几十年的类似努力。
卡尔加里大学的BMV研究小组并不是唯一从事这项工作的。来自世界各地的人员参与了该项目的各个层面。这项工作基本上分为三个主要部分。建模是基础组件，涉及虚拟工厂基础的创建。仿真建立在建模的基础上，并允许研究人员将一系列受控因素引入每个模型的虚拟环境中。植物的可视化允许研究由引入的一系列因素产生的最终产品，提供关于在实际应用中利用这些因素的可行性和可取性的有价值信息。
2007年11月，对算法植物学进展感兴趣的人们聚集在第五届功能结构植物建模年度研讨会上。研讨会在新西兰纳皮尔举行，向与卡尔加里本科项目相关的人员以及在其工作中采用某种算法植物学形式的独立研究人员开放。
- 发表于 2022-09-16 16:46
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- 分类：动物与环境
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