引言
生物数学是生物学与数学之间的边缘性学科，主要是通过利用数学的方式来研究分析以及解决生物学问题，并对于生物相关的数学方法进行研究。 生物数学是生物学以及数学的集合，是将数学知识充分应用到生物学科当中，以便更好的发挥出生物与数学的作用。 数学已经在生物学科中得到较广泛的应用，例如在生态、环境、人口、流行病学以及农业等多个领域中均得到广泛的应用。虽然生物数学的起步比较晚，但是生物数学的应用前景是广阔的，并且其发展非常迅速。
1 生物数学的发展历程
由于在生物科学中的生命研究中，通常会使用观察法与实验法来研究分析生命体的性质，然而这种观察与实验需要大量的数据作为前提条件，如何通过这些数据来分析生命体的性质是非常重要的。 随着实验研究数据的不断增加， 数学在生物中的应用作用逐渐突显出来。
在早期，人们就将数学方法应用到生命研究中来，其主要研究的是人口增长问题。其中动力学方法在生命研究领域中的应用是早期最成功的范例。 另外，在上世纪初，着名的意大利数学家 Volierra 在罗马大学中的一次演讲中， 以数学在生物与社会科学中的应用尝试的演讲题目，为数学在生物科学中的应用提供前提，之后由英国统计学家Pearson创办的《生物统计杂志》是生物数学发展的里程碑。 在 20 世纪 20 年代，由数学家福尔特拉以及生物学家迪安考钠研究的捕食与被捕食关系模型，在理论上解释了鱼群的波动现象，从而得出了实时捕食对被食者有利的结论，并且其也是生态学中的重要基础理论。 其数学在生物领域中的应用不在是静止的描述生命的现象，而是对其复杂过程以及规律进行探索，通过数学工具建立各种各样的数学模型，并将微分方程模型引入到生物领域中。 之后随着电子产品的不断问世，使得生物数学的发展进入到全新的时期，通过电子计算机的应用，使得一些比较难的生物数学问题求解得以实现， 并在电子科学的发展基础上，生物数学出现较多的分支科学，例如，数量分析学科、生物信息学科以及生物控制学科等。 随着电子产品的进一步发展与应用，生物数学的应用领域在不断的扩大，尤其是在信息时代中，计算机技术与生物数学的有机结合，使得生物数学信息处理更加简便、快捷、高效[1].
2 生物数学的分支内容
其一，根据不同的数学方法来分类，可以将生物数学分为生物统计、生物控制、生物动力系统等几个方面的分支学科。其中生物统计还可以分为统计医药学、人口统计学以及统计生态学等几个方面。 而生物动力系统还可以分为传染病动力学、种群动力学、人口动力学、细胞动力学以及分子动力学等几个方面。
其二，根据生命科学研究中子学科的不同特点来分类，可以将生物数学分为数量遗传、生理、生物经济学；数学生态；数理医药；神经科学的数学模型以及传染病、分子、细胞、人口动力学等几个分支。 在其中的数学生态学中还包括统计生态学、种群生态学以及系统生态学几个方面的内容。上述各类分支学科是相互联系，相互交错、相互包含的关系，在生物数学中发挥着重要的作用[2].
3 生物数学的发展与应用前景
3.1 生物控制论的应用与发展前景
近年来，随着生物学科研究的不断深入，人们发现大多数生物现象的发生以及生物现象的优化控制不存在连续性，无法简单的使用微分方程或者差分方程来表达。例如，在药物动力学中，药物在人体中的吸收、代谢以及排泄等是一个连续的过程，可以使用药物动力学的模型来表达，但是在口服药物以及静脉注射过程中，则需要使用脉冲微分方程模型来表达。另外，在渔业养殖、森林管理、植保研究、环境保护等领域中，均可以使用脉冲微分方程来表达，以便促进各个领域的可持续发展。其中脉冲微分方程的理论以及研究方法等在生命科学大多数研究领域中得到较好的应用，有的甚至在生化制品加工优化中得到较好的应用，由此可以看出生物数学的应用与发展前景是非常广阔的[3].
3.2 数学生态学的应用与发展前景
3.2.1 分子生态学分子生态学是数学方法以及生物学相互交叉而产生的一种新型模型生长点，在分子生物学、生态学以及种群生物学等层面发生的形状、基因以及行为等转换变化的情况均需要使用包含空间变量的数学模型来研究，并且其也是当今的研究热点之一。 其使用的主要特点有以下几个方面：其一，通过数学模型可以建设重复的微小生物分化模型过程。其主要分化内容是对生物信号的传递、表达、扩散以及响应的一种研究。其二，针对不同时空下的种群需要使用分子技术进行标记。
同时， 需要根据统计分析来研究不同时空中种群之间的生物学关系，以便为判定宏观生态过程提供有利的科学依据。 其三，在分子层面空间结构方面需要使用数学模型来构建，以便更好的获得生物单元的形态与功能相关方面的知识与内容[4].
3.2.2 种群生态学种群生态学在生态学中是其发展的主要动力，将种群的生长放置在与现实环境更贴近的条件下，其研究的热点问题主要是种群内外的噪声干扰、群众内个体行为以及异质环境对种群动态的影响研究。 通过对上述三个方面的研究进行结合， 可以建立成具体的生物学模型，其中验证模型的标准之一就是其是否产生与现实生活生态过程中相同的特性结果。 另外，基于个体发展的模型已经深入的进入到空间异质、 随机环境以及个体行为差异对种群动态特征的作用研究领域中，其应用的领域在不断的扩大[5].
3.3 传染病动力学的应用与发展前景
其传染病动力学在近几十年中得到较快的发展，大多数数学模型在分析各种各样的传染病问题中得到较好的应用。这些数学模型通常比较适合应用于各种传染病的一般规律性研究。 同时，也有一部分数学模型适合应用于麻疹、肺结核以及艾滋病等具体病名的研究中。 这些数学模型主要会涉及到以及接触到不同的感染方式， 例如垂直传播、接触传播以及虫媒传播等。同时，该数学模型还会考虑到疾病的潜伏期、以及对病人的隔离等方面的内容，因此，在传染病的研究领域其应用比较广阔，并将会得到更加深入的发展。
4 总结
在当今社会快速发展的过程中，生物数学在各个领域中均得到较广泛的应用，其在应用的过程中将会得到不断的完善与优化，并能够在更多的领域中得到更好的应用。另外，随着信息技术的飞速发展，在生物数学中信息技术与其相互融合，可以有效的提高生物数学的应用作用，生物数学的发展必然会更加成熟。
【参考文献】
[1]赵强,庞国萍 . 生物数学的发展及应用 [J]. 玉林师范学院学报 : 自然科学版 ,2009,14（3）：157-158.
[2]杨义群.生物数学在我国的发展[J].浙江农业大学学报，2012,16（4）：326-327.
[3]徐克学.试论生物数学的特点与展望[J].生物数学学报，2011,22（2）：164-165.
[4]杨义群,唐松华，吴国桢。生物数学在我国的发展[J].自然杂志，2013,18（6）：126-127.
[5]徐海明.生物数学研究动态与进展[J].国际学术动态，2009,12（6）：248-249.
