随机生物数学模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:王克

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:2010-7

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030282378

丛书系列:生物数学丛书

图书标签:

• 数学
• 生物
• 生态
• 生物数学
• 随机模型
• 数学建模
• 生物系统
• 概率模型
• 动态系统
• 统计推断
• 生物进化
• 随机过程
• 模型仿真

《随机生物数学模型》：探索生命奥秘的数学之眼 生命，一个充满无限变数与惊喜的宏大命题。从微观的基因变异到宏观的生态系统动态，从细胞层面的随机波动到种群繁衍的非线性演化，生命现象无不交织着概率的丝线和数学的规律。然而，生命系统的内在复杂性，以及外部环境的不可预测性，使得传统的确定性模型往往难以完全捕捉其精髓。正是在这样的背景下，《随机生物数学模型》应运而生，它旨在于为我们提供一种全新的视角，用严谨的数学语言和深刻的概率思维，去审视和解析隐藏在生命现象背后的随机性，从而更深入地理解生命的本质与演化。 本书并非一本简单的教科书，而是对生命系统中普遍存在的随机现象进行系统性探索的学术专著。它致力于构建和应用能够反映生命过程内在随机性的数学框架，将抽象的概率论、统计学、随机过程理论等数学工具，巧妙地融入到对生物学问题的研究之中。这里的“随机”并非指胡乱无序，而是指那些由于系统内在的微小扰动、参数的不可测量性，或是外部环境的噪声影响而产生的非确定性变化。这些随机性，恰恰是生命系统适应性、鲁棒性和多样性的重要来源。 《随机生物数学模型》在内容上，将重点聚焦于那些在生物学领域具有广泛影响力的随机模型。我们将首先从最基础的随机过程理论入手，例如马尔可夫链（Markov Chains）和泊松过程（Poisson Processes），阐述它们如何能够有效地描述离散状态的转移和事件的发生频率，并举例说明在基因突变、细胞分裂、疾病传播等生物学过程中的应用。这些基础模型为理解更复杂的随机现象打下了坚实的基础。 随后，本书将深入探讨连续时间随机过程，特别是布朗运动（Brownian Motion）及其在生物学中的推广，如维纳过程（Wiener Process）。我们将详细介绍如何利用随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）来建模诸如种群数量的随机波动、蛋白质浓度的动态变化、神经元发放的随机性等问题。书中将不回避SDEs的数学推导与分析方法，并着重展示这些数学工具如何转化为生物学洞察，例如，如何通过SDEs来理解环境噪声对种群稳定性的影响，或者噪声如何促进生物系统的适应性演化。 本书的一个重要组成部分将是对进化生物学中随机性作用的深入剖析。我们将详细介绍基因漂变（Genetic Drift）的数学模型，例如Wright-Fisher模型和Moran模型，解释随机抽样如何导致等位基因频率的随机波动，特别是在小种群中，基因漂变可能比自然选择更具主导性，驱动物种的进化。此外，我们还将讨论突变（Mutation）的随机性，以及随机突变率如何影响种群的遗传多样性和适应能力。 在生态学领域，《随机生物数学模型》将重点研究随机性如何影响生态系统的结构与功能。我们将探讨诸如食饵-捕食者模型（Predator-Prey Models）中的随机扰动，例如环境因素（如天气、资源可用性）的随机变化如何影响种群数量的周期性振荡，甚至导致系统的突然崩溃。我们还会分析物种分布（Species Distribution）的随机性，以及诸如“扩散-限制”模型（Diffusion-Limited Aggregation, DLA）等随机过程如何解释物种在空间上的扩散和聚集模式。更进一步，本书还将涉及生态恢复力（Ecological Resilience）和生态系统对外部扰动的响应，探索随机性在维持或破坏生态系统稳定性中的作用。 本书还将触及更前沿的领域，例如在系统生物学（Systems Biology）中，如何利用随机模型来研究基因调控网络（Gene Regulatory Networks）的噪声，以及这些噪声如何影响细胞的状态转换和功能分化。我们将讨论随机性如何在分子水平上影响信号转导通路（Signal Transduction Pathways）的稳健性，以及细胞如何利用或抑制这些随机性来执行其生命功能。此外，我们还将展望随机模型在疾病建模（Disease Modeling）中的应用，例如，如何模拟传染病的随机爆发和传播，以及如何在随机环境中设计更有效的干预策略。 《随机生物数学模型》的读者对象包括对数学建模在生命科学中应用感兴趣的研究人员、研究生以及高年级本科生。书中尽可能地兼顾了数学的严谨性和生物学的直观性，力求让读者在掌握数学工具的同时，能够深刻理解其背后的生物学意义。每章都会包含精选的案例研究，这些案例将来自最新的生物学研究，通过具体的模型构建和分析，展示随机生物数学模型的强大力量。 总而言之，《随机生物数学模型》旨在为读者打开一扇通往生命复杂世界的新窗口。它将引导我们超越对生命现象的直观理解，运用数学的逻辑和概率的思维，去解析那些看似偶然实则遵循规律的随机过程。通过对这些随机性的深入研究，我们不仅能够更准确地描述生命系统的行为，更能预测其未来趋势，甚至在一定程度上操控和优化生命过程，从而为解决生物学中的重大挑战提供强有力的理论支撑和方法学指导。这本书是一次严谨而迷人的探索之旅，期待与您一同在随机的生命海洋中，发现隐藏的真理。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我买《随机生物数学模型》这本书，是冲着“生物数学”这个标签去的，因为我对生物学领域的研究有着浓厚的兴趣，而数学又是描述和理解复杂生物系统的强大工具。这本书的出乎意料之处在于，它并没有直接抛出复杂的公式和定理，而是从一种非常“故事化”的视角切入。作者似乎很擅长将一些听起来相当高深的随机过程，用一种引人入胜的方式呈现出来。比如，在讲解马尔可夫链在生物系统中的应用时，他不是直接给出一堆转移矩阵，而是从一个模拟细胞分裂的例子开始，逐步说明每个细胞在下一代中的状态转换概率，直到最后将整个过程抽象化为数学模型。这种循序渐进，由具体到抽象的讲解方式，对于我这种更偏向于生物直觉的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢书中关于生态系统中捕食者与被捕食者动态的随机模型部分，它解释了为什么即使是确定的条件下，种群数量的波动也难以避免，这种不确定性正是自然界生命力的体现。它让我认识到，用随机性去捕捉生物过程中的变异和不可预测性，才能更真实地反映生命的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

《随机生物数学模型》这本书的写作风格简直就是一股清流。我读过的很多数学书籍，要么过于枯燥，要么过于理论化，让人难以消化。而这本书，作者仿佛是用一种非常“亲切”的语言在和读者交流。他善于使用类比和图示，将复杂的数学概念变得易于理解。例如，在讲解泊松过程时，他并没有直接给出概率分布函数，而是用一个描述火山爆发频率的生动例子，让我一下子就抓住了核心思想。书中对于随机过程在生物进化中的应用，也让我印象深刻。他解释了为什么随机突变是进化的驱动力，以及如何利用随机模型来模拟自然选择的过程，这让我在理解“物竞天择，适者生存”这个宏大概念时，有了更深的数学上的认知。整本书读下来，感觉就像是在听一位经验丰富的生物数学家娓娓道来，他不仅分享知识，更分享他对生命奥秘的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《随机生物数学模型》这本书在深度和广度上都给我留下了深刻的印象。我原本以为只是一本介绍几种基本随机模型的书籍，结果发现它覆盖了非常广泛的生物学领域。从细胞生物学层面的随机动力学，到生态系统层面的种群模型，再到流行病学中的疾病传播模型，甚至还触及了一些神经科学中的随机发放模型。作者在每个领域都选择了具有代表性的随机模型进行深入讲解，并且能够清晰地展示这些模型是如何捕捉生物过程中的随机性和不确定性的。我尤其喜欢书中关于随机游走在生物分子扩散和细胞迁移中的应用，它让我理解到，即使是最微小的生物运动，也充满了随机性。这本书的参考文献也非常丰富，为我进一步深入研究提供了方向。总的来说，这是一本既有理论高度，又有实践价值，并且能够引发读者对生命科学深层思考的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《随机生物数学模型》这本书，我最直观的感受就是它的“应用性”非常强。书中没有过多的理论堆砌，而是把大量的篇幅放在了如何将随机模型应用于解决实际的生物学问题。我一直对生物信息学领域很感兴趣，这本书恰好满足了我的需求。它详细讲解了如何利用随机过程来分析DNA序列的变异，如何建模基因表达的随机波动，以及如何预测蛋白质折叠过程中的不确定性。这些内容对于我理解一些前沿的生物技术和研究方向非常有帮助。更让我惊喜的是，书中对于模型参数的估计和模型的验证部分也讲得相当透彻，这对于想要将书中的知识真正应用到自己研究中的读者来说，是非常宝贵的。我特别欣赏作者在解释模型时，会详细说明模型的假设条件和局限性，这让我能够更批判性地看待模型，并根据实际情况进行调整。这本书不仅仅是理论知识的传授，更是一种解决问题的思路和方法的启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机生物数学模型》真是让人眼前一亮！我原本以为生物数学模型就够复杂的了，再加上“随机”二字，更是心生敬畏，甚至有些望而却步。然而，当我翻开它，才发现作者的叙述是如此的清晰流畅，仿佛一位经验丰富的向导，带着我在一片看似杂乱的数学海洋中，发现了隐藏在生物现象背后的规律。书中对于模型构建的逻辑推演，从最基础的假设出发，逐步引入随机性，每一步都解释得详详细细，让我这个对概率论和统计学不算特别精通的读者，也能跟得上思路。特别是一些关于种群动态的随机模型，比如如何考虑个体繁殖和死亡的随机性对整体种群大小的影响，以及在环境扰动下的模型变化，都让我对自然界生命的脆弱与韧性有了更深的理解。作者在介绍不同模型时，也巧妙地融入了生物学的具体案例，从疾病传播的随机过程，到基因突变在进化中的随机作用，再到神经元发放脉冲的随机性，都让我觉得这些抽象的数学概念不再是冰冷的符号，而是鲜活的生物现象的生动写照。读这本书，与其说是学习数学，不如说是通过数学这门语言，重新审视和理解生命本身的魅力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆