具体描述
《数学走进现代化学与生物》共分两个部分：拓扑学中的手性和数学走进生物大分子序列。第一部分是一次演讲的纲要。手性就是左右不对称性，是自然界的常见现象，在化学中日益重要。本文介绍了作者和王诗歲教授合作的一个科研课题的来龙去脉。从材料化学家1982年的实验和问题、拓扑学家1986年的回答，提出我们自己的新概念与新问题。解释了所涉及的数学概念，以及关于平面性的经典定理，陈述了我们得到的数学定理，但是略去了逻辑严密的数学证明。值得注意的看点，一是当代数学与自然科学的呼应和互动。二是作者们提出问题、寻找答案的思路，问题的化学背景和几何形象所提供的线索。逻辑并不是故事的主角。
第二部分就一些计算分子生物学问题，来看数学正在走进生物学，并展示其中数学能起什么作用，怎样起作用。讨论了大规模DNA测序时的序列拼接问题，阐述了利用Euler图的数学模型进行DNA序列的精确拼接方法；介绍了序列比对的决定性方法——动态规划法，及利用随机性的两种快速方法，介绍了模体搜索的一个决定性算法模型，以及一个利用短串表达序列的模体搜索方法，并对算法成功的概率进行了分析与估计。
《数学走进现代化学与生物》通俗易懂，适合中学生、大学生和数学爱好者阅读。
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读后感
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用户评价
坦白讲，这本书的学术价值，与其说体现在它提供了什么新的见解，不如说它清晰地展示了在不同学科壁垒下，沟通可能出现的巨大障碍。 当作者试图用过于简化的数学语言去套用复杂的生物学系统时，结果往往是过度简化，失去了现实意义；反之，当他试图用过于复杂的数学工具去解释一个相对基础的化学现象时，又显得杀鸡用牛刀，晦涩难懂，让非专业读者望而却步。 我期待的是一种平衡，一种智慧的“翻译”能力，将两种语言体系中的核心思想提炼出来，找到它们共有的结构或模式。 这本书的“翻译官”似乎存在严重的口音问题，或者说，他更偏爱自己母语的一方。对于化学背景的读者，你会觉得数学部分像天书一样突兀；而对于数学系的同学，你会觉得生物学背景的铺垫过于冗长且缺乏严谨性。 最终，这本书成了一个尴尬的中间地带，既没能让化学家获得强有力的数学工具，也没能让数学家找到真正需要施展拳脚的宏大舞台。它像是一座建在沼泽地上的桥梁，看起来很宏伟，但你永远无法安心地走过去。
评分这本书的书名挺唬人的，说实话，我一开始抱着挺大的期待去翻阅，想着能看到一些关于数学在现代科学前沿的深度应用，尤其是化学和生物领域。结果呢，读完之后感觉像是被放了一只风筝，线明明在你手里，但风筝却飘到了一个你完全不认识的、甚至有点陌生的天空。 里面的内容给我的感觉就是，它在拼命地想把“数学”这个强大的工具和“化学”、“生物”这两个复杂的学科联系起来，但这个连接的桥梁修得非常地不稳定，甚至可以说是摇摇欲坠。 很多时候，作者似乎只是简单地罗列了一些数学公式和一些化学实验现象，然后就强行把它们放在同一个章节里，仿佛只要同时提到这两个词，读者就会自动脑补出深刻的内在联系。 比如，在讲到某些动力学模型时，公式写得是挺漂亮的，但转到实际的化学反应速率分析时，那些变量的物理意义和数学处理上的跳跃感太大了，让人摸不着头脑。 我更希望看到的是那种层层递进的逻辑推导，如何从一个基础的数学概念，一步步抽象、建模，最终能精准地描述一个生物分子间的相互作用，或者预测一个复杂化学反应的产物分布。 这本书里缺少的恰恰是这种“how”和“why”的内在驱动力，更像是一本硬凑起来的、缺乏灵魂的教科书目录，让人读完之后除了记住几个陌生的符号外，对实际应用场景的理解并没有得到实质性的提升。 实在是有些遗憾，这个跨学科的选题本该大有可为。
评分说实话，这本所谓的“数学走进现代化学与生物”的书，读起来有一种强烈的“为了跨界而跨界”的尴尬感。 我个人对数学建模在生命科学中的应用一直很感兴趣，比如系统生物学、群体遗传学那些方向，那才是真正展现数学魅力的地方。然而，这本书给我的感觉，更像是一个高中数学老师不小心把大学化学课本翻开，然后尝试用他擅长的三角函数去解释蛋白质折叠的随机游走过程——虽然理论上或许有某种牵强的联系，但实际的解释力度几乎为零。 它的叙述方式非常刻板，缺乏对学科交叉领域中那种“灵光乍现”的洞察力的捕捉。 举个例子，书中对量子化学的部分介绍，只是简单地提到了薛定谔方程，然后就戛然而止，没有深入探讨在现代计算化学中，如何利用数值方法和矩阵代数来求解和优化这些高维偏微分方程，这可是数学真正发挥中流砥柱作用的地方啊！ 我总觉得作者在堆砌概念，而不是在构建知识体系。读完感觉，与其说是我走进了数学与化学/生物的交汇点，不如说我迷失在了两个独立的、彼此不搭理的知识孤岛之间，中间只隔着一层薄薄的、名不副实的封面。 对于希望通过这本书提升自己跨学科视野的读者来说，这绝对是一次令人失望的体验，它的深度和广度都没有达到期望值。
评分我以一个对计算生物学颇有研究的角度来看待这本书，我可以毫不留情地说，它的数学论证常常显得软弱无力，无法支撑起其声称要解决的复杂问题。 比如，在涉及酶促反应动力学时，涉及非线性微分方程组的求解，这是经典的数学问题。然而，这本书只是简单地展示了米氏方程，然后就跳跃到了某个特定的临床应用案例，完全跳过了简化假设的数学依据，以及在不同浓度梯度下，方程解的稳定性分析。 这种处理方式，对于初学者来说，会误导他们认为科学结论是凭空产生的“魔法”，而不是严谨数学推导的必然结果。对我来说，一本好的交叉学科书籍，应该教会我如何像数学家一样思考化学和生物问题，即如何将模糊的、定性的观察转化为精确的、可量化的数学语言。 这本书在这方面做得极为失败，它更像是一个知识点的罗列者，而不是思维方式的引导者。它没有教会我如何使用数学这个“显微镜”去看清化学与生物的微观结构，只是告诉我“哦，那里有东西”，然后就结束了讲解，完全没有展现出工具本身的强大和精妙之处。
评分这本书的排版和内容组织结构简直是一场灾难，让人根本提不起精神去深究那些本该引人入胜的复杂主题。 它的章节安排显得极其随意，前一页还在讨论有机合成的立体化学异构体，下一页画风突变，开始推导随机过程中的马尔可夫链，中间没有任何平滑的过渡或逻辑上的承接。 这种“缝合怪”式的编排，让我阅读体验极差，每次翻页都像是在玩一次俄罗斯轮盘赌，不知道下一秒会跳到哪个完全不相关的知识点上。 我尤其想批评的是，它对“现代”这个词的理解似乎停留在上个世纪。在讨论生物信息学部分时，它所引用的模型和算法陈旧得让人咋舌，完全没有提及近年来如深度学习在蛋白质结构预测（比如AlphaFold）中的颠覆性进展，这些进步的核心正是建立在强大的线性代数和优化理论之上的。 如果一本宣称“走进现代”的教材，连最新的研究范式和工具都不触及，那么它的价值就大打折扣了。我需要的不是一本旧资料的汇编，而是一扇通往前沿的窗口，但这扇窗户上的玻璃布满了灰尘，模糊不清。
评分大佬们的书？有一点好奇啊咧...原来我读过这一整套，还是大一的时候冲着贤科爷爷和冯老爷爷看的。现在才意识到还有别的大佬们...
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