5.1.1 树空间（Tree Space）与搜索策略：最大简约法（MP）、最大似然法（ML）...

文档摘要

5.1.1 树空间（Tree Space）与搜索策略：最大简约法（MP）、最大似然法（ML）、贝叶斯推断（BI）在系统发生学的实践前线，我们常常面对一个看似简单却暗流汹涌的问题：当手握数百条同源序列、数千个位点、上万种可能的拓扑结构时，哪一棵树才是“对”的？这不是哲学诘问，而是计算生物学中每日上演的硬核工程挑战——它直指5.1.1节的核心：树空间（Tree Space）的几何结构如何定义？MP、ML、BI这三座算法高塔，又如何在其中穿行、采样、攀登？今天，我不谈教科书式的定义复述，只带你拆开三台“进化引擎”的外壳，看齿轮咬合处的齿距、润滑油的黏度、散热风扇的转速。我们不画饼，只调参；不泛泛而谈“原理”，只聚焦可执行的代码路径、可验证的收敛判据、可复现的搜索陷阱。