20 世纪中叶之前, 生物学研究还主要是靠观察、试验、归纳这样的定性研究方法. 但是自 20 世纪中叶以来, 它却极大地加速了现代化进程, 这是由于数学知识注入了生物学的研究中, 使它获得了新的生机. 从古老的数学分支到最新发展起来的比较年轻的分支, 从应用 性较强的数学分支到高度抽象的数学分支, “十八般兵器” 无不在生物学中找到了应用.

特别是电子计算机的极大发展,为生物学问题的多变量多因素的数学模型提供了有效的可做 大规模运算的工具, 极大地改现了生物学领域难以广泛应用数学工具的局面, 冏时由于控制 论、信息论和系统论的发展,促进了生物学观测、推理、分析和成像技术的迅速发展,加速了 这门学科的精确化进程, 一个在生物学领域中, 大规模使用数学模型方法的阶段开始了, 生 物学和数学的结合运动在前所未有的深度和广度上开展了起来.

人们在研究如何将数学的理论和方法用于表达真实的生态过程或生态系统的行为动态定量关系之中, 发展出了数学生态学. 由于数学多元分析理论的发展和聚类分析方法的出现. 为在生物分类中引用数学知识奠定了基础,加之电子计算机技术的发展和普及, 为分类学和数学的结合创造了有利条件, 一个新的生物数学分支一数值分类学诞生了, 由于概率论和数理统计理论更为广泛和深人地渗透到遗传学领域, 逐步形成了样体遗传学和统计遗传学等新分支, 而数学模型在这些新分支中发挥了极为重要的作用. 诸如应用随机过程模型来模拟飞蛾的趋光特性; 应用控制论模型来研究生态系统的调节和管理, 以及动物个体行为的飞行定向; 应用信息论模型来分析群落生态的多样性与稳定恈,以及植物、动物、栖境、 生态系统的分类;应用博弈论模型探讨害虫控制对策; 应用多元分析的聚类分析模型、判别分析模型和因子分析模型来研究生态地理的特征分类, 动物、植物的类群分类; 应用系统论的最优化模型来研究害虫的控制与预测, 以及水域、森林、草原的合理利用;应用蒙特卡罗模型来模拟种群的生死过程,竞争过程, 以及昆虫的飞行轨迹等;应用集合论模型和模糊数学模型来描述生态环境的分类;应用拓扑学模型研究遗传的机制、死亡的机制、视觉和听觉的机制, 以及生物钟现象, 等等. 生物科学运用数学模型工具提出了崭新的课题,犾得了独具一格的理论成果,使得生物科学就像春日的花圃,生机盎然,百芳争艳.