Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Mathematics and Statistics for Science de James Sneyd

Mathematics and Statistics for Science

Autor James Sneyd, Rachel M. Fewster, Duncan McGillivray
en Limba Engleză Hardback – 29 iun 2022

Considerăm că principala barieră în învățarea matematicii pentru studenții de la facultățile de profil științific este abstractizarea excesivă. Lucrarea Mathematics and Statistics for Science elimină acest obstacol, ancorând fiecare concept teoretic în aplicabilitatea sa practică imediată. În loc să prezinte matematica în izolare, autorii James Sneyd, Rachel M. Fewster și Duncan McGillivray utilizează date reale din literatura de specialitate curentă pentru a demonstra cum calculul diferențial sau statistica inferențială devin instrumente de lucru indispensabile în laborator.

Reținem organizarea riguroasă a celor 980 de pagini, structurate în șapte părți care progresează logic de la unități de măsură și funcții periodice către sisteme de ecuații liniare și analiză multivariabilă. Această ediție din 2022 se distinge prin integrarea uneltelor digitale precum R și Wolfram Alpha, reflectând modul în care se face cercetare în prezent. Acoperă aceeași arie tematică precum Introductory Mathematics through Science Applications, dar cu o abordare mai aplicată, axată pe soluții pragmatice în detrimentul dezvoltărilor teoretice lungi.

Poziționăm acest volum ca o extensie metodologică a operei lui James Sneyd, care și-a dedicat cariera modelării sistemelor biologice. Dacă în lucrări precum Mathematical Physiology sau Models of Calcium Signalling autorul se concentra pe mecanisme specifice, aici oferă fundamentul matematic universal necesar oricărui om de știință, fie că activează în fizică, medicină sau științele vieții. Tonul este precis, eliminând jargonul nenecesar și oferind un echilibru între rigoarea Springer și nevoile pedagogice ale unui curs introductiv de licență.

Citește tot Restrânge

Preț: 48153 lei

Preț vechi: 58015 lei
-17%

Puncte Express: 722

Carte disponibilă

Livrare economică 15-29 iunie
Livrare express 30 mai-05 iunie pentru 10230 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031053177
ISBN-10: 3031053176
Pagini: 980
Ilustrații: XVI, 964 p. 360 illus., 321 illus. in color.
Dimensiuni: 183 x 260 x 55 mm
Greutate: 2.22 kg
Ediția:1st edition 2022
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui student la științe care dorește să înțeleagă matematica prin prisma utilității sale, nu doar ca pe o cerință de curriculum. Cititorul câștigă abilitatea de a aplica imediat ecuații complexe în scenarii reale de laborator, beneficiind de un set vast de exerciții rezolvate. Este resursa ideală pentru a face tranziția de la calculele abstracte din liceu la rigoarea analitică necesară unei cariere de cercetător.

Despre autor

James Sneyd este un reputat specialist în matematică aplicată, a cărui expertiză a fost recunoscută internațional prin premiul asociației editorilor americani pentru cea mai bună carte de matematică (1998). Profesorul Sneyd s-a remarcat prin lucrări de referință în domeniul fiziologiei matematice și auto-organizării sistemelor biologice, publicând volume fundamentale precum Mathematical Physiology și Models of Calcium Signalling. Abordarea sa în Mathematics and Statistics for Science reflectă decenii de experiență în utilizarea modelelor matematice pentru a explica fenomenele complexe ale vieții, transformând abstractul în instrumente practice pentru noua generație de cercetători.

Cuprins

Part I Units and Measurement.- 1 Units.- 2 Measurement, rounding and uncertainty.- Part II Functions and Complex Numbers.- 3 Functions.- 4 Exponential and log functions.- 5 Periodic functions.- 6 Linearising functions.- 7 Complex numbers.- Part III Vectors, Matrices and Linear Systems.- 8 Vectors.- 9 Matrices.- 10 Systems of linear equations.- 11 Solving systems of linear equations using matrices.- Part IV Differentiation: Functions of One Variable.- 12 Limits.- 13 Differentiation as a limit.- 14. Differentiation in practice.- 15 Numerical differentiation.- 16 Implicit differentiation.- 17 Maxima and minima.- Part V Differentiation: Functions of Multiple Variables.- 18 Functions of multiple variables.- 19 Partial derivatives.- 20 Extreme of functions of two (or more) variables.- Part VI Integration.- 21 The area under a curve.- 22 Calculating antiderivatives and areas.- 23 Integration techniques.- 24 Numerical integration.- Part VII Differential Equations.- 25 First-order ordinary differential equations.- 26 Numerical solutions of differential equations.- Part VIII Probability.- 27 Probability foundations.- 28 Random variables.- 29 Binomial distribution.- 30 Conditional probability.- 31 Total probability rule.- Part IX Statistical inference.- 32 Hypothesis test.- 33 Hypothesis testing in practice.- 34 Estimation and likelihood.- Part X Discrete Probability Distributions.- 35 Simulation and visualisation.- 36 Mean.- 37 Variance.- 38 Discrete probability models.- Part XI Continuous Probability Distributions.- 39 Continuous random variables.- 40 Common continuous probability models.- 41 Normal distribution and inference.- Part XII Linear Regression.- 42 Fitting linear functions: theory and practice.- 43 Quantifying relationships.- References.- Index.

Notă biografică

​James Sneyd is a Professor of Applied Mathematics at the University of Auckland, New Zealand. His research is mostly in mathematical physiology and cell biology, and he is the co-author (with Jim Keener) of the prize-winning book Mathematical Physiology. He lives beside a beach, and it is absolutely untrue that he would ever waste his time playing computer games.

Rachel Fewster is a Professor of Statistics at the University of Auckland, New Zealand. She has over 20 years experience of teaching mathematical statistics to students with diverse interests, for which she has received a national tertiary educator award. She is a leading researcher in statistical methods for wildlife conservation, and has pioneered numerous methods for analysing novel data types generated by emerging technologies for remote sensing and animal recognition. She leads a large citizen science project for New Zealand community conservationists and enjoys the challengeof communicating technical information to diverse audiences in an engaging and accessible manner. She is a recipient of the Campbell Award, the premier award for New Zealand statisticians.

Duncan McGillivray is a Professor of Physical Chemistry at the University of Auckland, New Zealand, and a Fellow of the Royal Society of Chemistry and the New Zealand Institute of Chemistry. He uses a wide range of mathematical tools in his studies of biologically relevant colloids and interfaces using neutron scattering. He is passionate about teaching and learning for science students, and has been involved in teaching at all levels of tertiary study.

Textul de pe ultima copertă

Mathematics and statistics are the bedrock of modern science. No matter which branch of science you plan to work in, you simply cannot avoid quantitative approaches. And while you won’t always need to know a great deal of theory, you will need to know how to apply mathematical and statistical methods in realistic scenarios. That is precisely what this book teaches. It covers the mathematical and statistical topics that are ubiquitous in early undergraduate courses, but does so in a way that is directly linked to science.

Beginning with the use of units and functions, this book covers key topics such as complex numbers, vectors and matrices, differentiation (both single and multivariable), integration, elementary differential equations, probability, random variables, inference and linear regression. Each topic is illustrated with widely-used scientific equations (such as the ideal gas law or the Nernst equation) and real scientific data, often taken directly from recent scientific papers. The emphasis throughout is on practical solutions, including the use of computational tools (such as Wolfram Alpha or R), not theoretical development. There is a large number of exercises, divided into mathematical drills and scientific applications, and full solutions to all the exercises are available to instructors.

Mathematics and Statistics for Science covers the core methods in mathematics and statistics necessary for a university degree in science, highlighting practical solutions and scientific applications. Its pragmatic approach is ideal for students who need to apply mathematics and statistics in a real scientific setting, whether in the physical sciences, life sciences or medicine.

Caracteristici

Teaches mathematical and statistical methods from the point of view of practical scientific applications Illustrates concepts using real scientific data Request lecturer material: sn.pub/lecturer-material