¿Cuáles son las mejores representaciones matemáticas de la selección natural?

El modelo de selección general es la extensión del equilibrio de Hardy-Weinberg para determinar el cambio en las frecuencias alélicas.

La identidad de Robertson-Price es la extensión de la ecuación del obtentor a las poblaciones naturales. Se puede usar para predecir el cambio del rasgo real durante generaciones.

Por supuesto, existen versiones y extensiones más complicadas (multivariadas, multilocus) sobre estos modelos que incorporan otras fuerzas de selección (deriva, migración, recombinación) o escenarios más complicados. Los modelos modernos, como cualquier estadística computacional, usan simulaciones.

Estas ecuaciones se pueden encontrar en libros de texto genéticos cuantitativos o estadísticos estándar como Falconer y Mackay o Walsh y Lynch.

Por ejemplo, busque en este libro algunos ejemplos de lo complicadas que pueden ser las matemáticas:
Manual de Genética Estadística

¿Una máquina de Turing cuenta como “matemática”? Si es así, los algoritmos genéticos son bastante impresionantes. Pueden encontrar soluciones a problemas de optimización muy difíciles en tiempos increíblemente cortos emulando la transferencia de genes, mutaciones aleatorias y funciones físicas, en resumen, selección natural y evolución.