Mathematical Modeling for the Life Sciences (Universitext) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Jacques Istas

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:2005-07-21

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540253051

丛书系列:

图书标签:

• 生物-生物数学
• Mathematical Modeling
• Life Sciences
• Biology
• Mathematics
• Differential Equations
• Modeling
• Applications
• Quantitative Biology
• Biomathematics
• Universitext

好的，下面是针对一本名为《Mathematical Modeling for the Life Sciences (Universitext)》的图书，但内容不包含该书内容的、详尽的图书简介： 《量子纠缠的物理学基础与前沿应用》 深入探索量子信息领域的核心理论与未来技术 作者： 艾登·R. 霍尔姆斯 (Aidan R. Holmes) 出版社： 先驱科学出版社 (Pioneer Scientific Press) 定价： ￥188.00 页数： 780 页 装帧： 精装，附赠习题解析手册 --- 内容简介： 本书《量子纠缠的物理学基础与前沿应用》是一部为高年级本科生、研究生以及致力于量子信息科学和基础物理学研究的专业人士量身打造的权威性专著。它全面、系统地梳理了量子纠缠现象的理论根源、数学描述、实验验证，并深入剖析了其在下一代计算、通信和精密测量技术中的颠覆性潜力。 本书的撰写旨在弥合纯理论物理与工程应用之间的知识鸿沟，通过严谨的数学推导和丰富的物理图像，引导读者从薛定谔方程的基本原理出发，逐步掌握理解和利用量子纠缠这一核心量子资源所需的全部工具。 第一部分：纠缠的数学与物理基石 (The Mathematical and Physical Foundations of Entanglement) 本部分首先为读者打下坚实的数学基础。我们从线性代数在希尔伯特空间中的应用入手，详细阐述了狄拉克符号（Bra-Ket Notation）的完备性。随后，重点聚焦于可分离性判据，详尽讨论了密度矩阵理论、冯·诺依曼熵（Von Neumann Entropy）的定义及其在量化纠缠方面的作用。 核心章节深入探讨了贝尔不等式的推导及其物理意义。我们不仅重温了EPR佯谬的历史背景，还详细分析了CHSH、CHUE不等式在不同维度的推广形式，以及实验中如何通过关联函数检验局部隐变量理论的失效性。通过对纠缠态的分类（如最大纠缠态、多体纠缠）的深入讨论，读者将建立起对纠缠“量”与“质”的精确认识。 第二部分：纠缠度量与操纵 (Quantifying and Manipulating Entanglement) 本部分转向量化纠缠的具体工具和实现手段。我们系统介绍了多种关键的纠缠度量，包括纠缠熵（Entanglement Entropy）、纠缠阈值（Entanglement Witnesses）以及纠缠纯度。书中特设章节详细解析了纠缠的产生机制，从自发参量下转换（SPDC）到冷原子系综中的激发态制备，为实验物理学家提供了详尽的操作指导。 更重要的是，本书详尽分析了量子操控技术。读者将学习到如何通过激光脉冲序列、微波场调控以及电磁场共振等方法，精确地改变量子系统的演化路径，实现对特定纠缠态的精确制备与维持。我们对退相干问题进行了深入的探讨，分析了环境噪声对纠缠寿命的影响，并提出了多种抑制退相干的理论模型和实验策略。 第三部分：纠缠的前沿应用与未来展望 (Frontier Applications and Future Prospects) 在掌握了基础理论和操纵技术后，第三部分将目光投向纠缠在实际技术中的应用，这是本书的亮点和核心价值所在。 1. 量子计算加速： 我们详细分析了纠缠在通用量子计算（如量子傅里叶变换、Shor算法）和专用量子模拟中的作用。特别地，书中详细阐述了量子纠错码（如表面码、Steane码）如何利用多体纠缠来保护脆弱的量子信息，并讨论了容错量子计算的架构挑战。 2. 量子通信： 本部分对量子密钥分发（QKD），尤其是基于纠缠的Ekert91协议，进行了透彻的分析。此外，书中首次收录了关于量子隐形传态（Quantum Teleportation）在长距离、高保真度传输中的最新进展，包括空间自由度纠缠和时间纠缠的应用。 3. 量子传感与计量： 书中专门开辟章节探讨纠缠态（如N00N态）如何突破标准量子极限（SQL），实现超灵敏测量。这包括在原子钟、引力波探测以及磁共振成像（MRI）中的潜在应用，展现了纠缠在提高测量精度方面的巨大优势。 特色与优势： 深度与广度兼具： 内容涵盖从基础的数学描述到最新的实验成果，结构清晰，逻辑严密。 严格的数学推导： 每一核心概念都伴随着从头开始的、详细的数学证明过程，适合需要深入理解理论背景的研究人员。 丰富的习题设计： 每章末尾均设有难度递进的习题，并附有独立解析手册，极大地方便了自学和教学使用。 专注于“纠缠”这一核心资源： 有别于泛泛而谈的量子力学教材，本书将所有主题聚焦于如何理解、量化和应用“纠缠”这一独有的量子资源。 本书不仅是学习量子信息理论的优秀教材，更是激励未来物理学家和工程师探索量子世界奥秘的坚实阶梯。通过阅读本书，读者将能够以前所未有的深度和广度，把握人类在信息时代最关键的物理前沿。 目标读者群： 理论物理、量子信息、光电工程、计算机科学（量子计算方向）的研究生及高年级本科生；从事量子技术研发的工程师和科研人员。

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这本书的语言风格非常适合初学者，作者并没有一开始就抛出过于复杂的数学公式和理论，而是循序渐进地引导读者进入数学建模的世界。书中穿插了大量的图表和示意图，这些视觉化的元素极大地帮助了我理解抽象的数学概念。例如，在讲解种群动态模型时，书中绘制的增长曲线、捕食者-猎物模型中的相图，都清晰地展示了模型背后的动态过程。此外，作者在介绍每一个模型时，都会先阐述其生物学背景和研究意义，然后再逐步构建数学模型，这让我能够理解为什么需要引入这些数学工具，以及它们是如何解决实际问题的，而不是仅仅停留在公式的堆砌上。这种“情境驱动”的学习方式，让我在学习过程中感到更有趣，也更容易产生共鸣。

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我尤其喜欢书中对案例分析的细致处理。作者挑选了生命科学领域中许多经典且具有代表性的问题，并将其转化为数学模型进行求解。例如，关于传染病传播的SIR模型，书中不仅给出了模型的数学表达式，还详细讨论了模型的假设、参数的意义，以及如何利用模型来预测疫情的走势，并探讨了各种干预措施的效果。在分析这些案例时，作者一步步展示了如何从现实问题出发，提炼关键要素，进行简化和抽象，最终构建出数学模型。更重要的是，书中不仅关注模型的构建，还对模型的求解和解释进行了深入的探讨，例如如何用数值方法求解微分方程，如何对模型结果进行生物学解释，以及模型的局限性等等。这种全方位的分析，让我对数学建模的过程有了更深刻的理解。

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这本书在概念的阐释上做到了深入浅出。尽管书中涉及不少复杂的数学概念，但作者总是能通过生动的比喻和类比，将这些抽象的概念变得易于理解。我尤其喜欢书中关于“模型是什么”、“为什么需要建模”的讨论，这部分内容为后续的学习打下了坚实的基础。作者并没有简单地将模型视为一套公式，而是强调模型的思维方式，即如何识别问题、简化问题、抽象问题，并最终利用数学工具来解决问题。这种思维训练，远比单纯记忆公式更为重要，也更能帮助我在未来的学习和研究中举一反三。

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作为一本涉及数学和生命科学交叉领域的书籍，这本书的严谨性令人印象深刻。作者在数学推导上力求精确，在生物学背景的介绍上也尽量做到准确。同时，作者并没有回避模型的局限性和不确定性，而是鼓励读者批判性地看待模型，并理解模型在现实世界中的适用范围。这种科学严谨的态度，对于培养一个合格的科学工作者至关重要。我从这本书中学到的不仅仅是数学建模的技巧，更重要的是一种科学的思维方式和严谨的研究态度。

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这本书的结构设计也值得称赞。每一章的开头都有明确的学习目标，章节末尾则附有练习题，这些练习题的难度和类型都很丰富，既有巩固基本概念的简单题，也有需要综合运用所学知识解决的稍复杂问题。此外，书中还提供了答案和部分题目的详细解答，这对于我进行自主学习非常有益。当我在练习中遇到困难时，可以对照答案进行反思，或者通过解答来理解解题思路。这种教学设计，有效地帮助我检验了学习效果，并及时纠正了理解上的偏差。

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书中对算法和计算方法的介绍也十分实用。在处理一些复杂的数学模型时，解析解往往难以获得，此时数值方法就显得尤为重要。这本书中介绍了一些常用的数值计算方法，并给出了相应的伪代码或简单的程序示例，这对于想要将模型应用于实际计算的读者来说，非常有帮助。尽管书中并未深入讲解编程细节，但其提供的思路和方法，已经足够让我开始自己的计算实践。我曾尝试着将书中的一个简单模型用Python实现，并得到了与书中结果一致的模拟数据，这让我获得了巨大的成就感。

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这本书的封面设计简洁而又不失专业感，淡雅的色彩搭配，加上清晰的书名和作者信息，给人一种值得信赖的感觉。翻开扉页，纸张的质感相当不错，厚实且带有微微的哑光，阅读起来不会有刺眼的反光。目录页清晰地划分了全书的章节，每一章的标题都直观地反映了其核心内容，例如“建模基础”、“微分方程在生物学中的应用”、“概率模型与统计推断”等等，让人对书本的整体脉络有一个初步的认识。我特别欣赏的是，作者在序言部分花了相当篇幅解释了本书的目标读者群体以及学习本书所需的先备知识，这对于我这样的读者来说，能够很大程度上帮助我判断这本书是否适合我，以及我需要提前复习哪些内容，避免了盲目购买和学习的风险。

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这本书的数学工具涵盖范围相当广泛，从基本的代数和微积分，到微分方程、概率论、统计学，甚至是初步的网络理论和动力系统。作者巧妙地将这些不同的数学工具融入到生命科学的各个分支领域。例如，在生态学部分，利用微分方程描述种群增长和相互作用；在遗传学中，运用概率模型分析基因频率的改变；在生理学中，使用偏微分方程模拟物质在组织中的扩散。我惊喜地发现，书中并没有将这些数学工具孤立地讲解，而是将它们有机地结合起来，展示了它们在解决不同生物学问题时的普适性和强大威力。这种跨学科的视角，让我看到了数学在理解生命现象中的巨大潜力。

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对于一个在生命科学领域的研究者而言，这本书提供了一个非常宝贵的视角，让我们能够用更加量化和严谨的方式来思考生物学问题。在很多时候，我们可能只是停留在定性的描述上，而这本书则教会我们如何用数学语言来精确地刻画生物过程，并在此基础上进行预测和推断。书中对于模型验证和参数估计的讲解也十分到位，让我了解到如何将理论模型与实验数据进行比对，如何通过数据来优化模型，以及如何评估模型的可靠性。这对于我进行科学研究，尤其是在设计实验和解释实验结果时，提供了重要的指导。

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总而言之，这本书是一本非常优秀的教材，它成功地架起了数学与生命科学之间的桥梁。无论是对于想要学习数学建模的研究生，还是对生命科学感兴趣的数学专业学生，亦或是希望提升自己量化分析能力的生命科学从业者，这本书都将是一个宝贵的资源。它不仅提供了丰富的知识和实用的工具，更重要的是，它激发了我们用数学的视角去探索生命的奥秘。我强烈推荐这本书给所有对生命科学的数学建模感兴趣的读者。

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