Cantitate/Preț
Produs

Modeling Life

Autor Alan Garfinkel, Jane Shevtsov, Yina Guo
en Limba Engleză Hardback – 2 oct 2017

Destinată nivelului de licență, Modeling Life reprezintă o alternativă pragmatică la cursurile tradiționale de matematică, fiind special concepută pentru studenții din științele vieții. Considerăm că forța acestui manual rezidă în capacitatea de a preda instrumente matematice complexe — în special ecuațiile diferențiale — direct prin prisma utilității lor biologice, eliminând barierele teoretice abstracte care adesea descurajează studenții de la medicină sau biologie. Găsim în această carte o progresie logică, de la conceptele fundamentale de schimbare și simulare, până la teme avansate precum haosul și sistemele multivariabile.

Merită menționat că autorii Alan Garfinkel, Jane Shevtsov și Yina Guo utilizează metoda lui Euler pentru a aborda sistemele neliniare, oferind o metodă de calcul mult mai intuitivă decât abordările procedurale clasice. Acoperă aceeași arie tematică precum Mathematics for the Life Sciences de Glenn Ledder, însă Modeling Life se distinge printr-o integrare mai profundă a sistemelor dinamice și a feedback-ului complex, punând un accent mai mare pe interpretarea modelelor decât pe tehnica pur algebrică. În contextul operei lui Alan Garfinkel, lucrarea continuă preocuparea sa pentru structura explicației științifice, temă centrală și în Forms of Explanation, transformând matematica dintr-un set de reguli într-un limbaj capabil să răspundă la întrebări cauzale despre lumea vie.

Structura este riguroasă: primele capitole stabilesc bazele derivatelor și integralelor prin simulare, urmate de o analiză a comportamentelor de echilibru și non-echilibru (oscilații). Ultimele secțiuni introduc elementele necesare de algebră liniară pentru a înțelege sistemele complexe, oferind o pregătire matematică completă pentru admiterea la facultățile de medicină sau pentru cercetarea în bioștiințe.

Citește tot Restrânge

Preț: 54339 lei

Puncte Express: 815

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 03-09 decembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.

Specificații

ISBN-13: 9783319597300
ISBN-10: 3319597302
Pagini: 422
Ilustrații: 346 farbige Abbildungen, Bibliographie
Dimensiuni: 183 x 260 x 29 mm
Greutate: 1.1 kg
Ediția:Ausgabe von 2017
Editura: Springer
Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților la biologie sau medicină care doresc să stăpânească modelarea matematică fără a se pierde în formalismul abstract al calculului clasic. Veți câștiga abilitatea de a construi și interpreta modele pentru sisteme reale, de la ecosisteme la rețele neuronale, folosind o abordare vizuală și computațională modernă. Este resursa ideală pentru a înțelege cum interacțiunile invizibile guvernează comportamentul organismelor vii.


Despre autor

Alan Garfinkel este profesor de medicină și fiziologie, cunoscut pentru abordările sale interdisciplinare care unesc matematica și biologia. Expertiza sa în sisteme dinamice se reflectă în modul în care explică fenomenele biologice complexe. În lucrări precum Forms of Explanation, Garfinkel a explorat fundamentele filosofice ale modului în care explicăm fenomenele naturale, o perspectivă care infuzează și Modeling Life, unde matematica este prezentată ca instrument de clarificare a mecanismelor vieții. Alături de Jane Shevtsov și Yina Guo, el a creat un curriculum care prioritizează înțelegerea conceptuală în detrimentul memorării formulelor.


Cuprins

1. Modeling, Change, and Simulation.- 2. Derivatives and Integrals.- 3. Equilibrium Behavior.- 4. Non-Equilibrium Dynamics: Oscillation.- 5. Chaos.- 6. Linear Algebra.- 7. Multivariable Systems.- Bibliography.- Index.

Recenzii

“The book can serve as an introduction to the field of modeling not only for university students but for any person interested in the field with little or no knowledge of calculus. … This book is a very interesting deviation from this prevailing paradigm. It takes the essence of calculus and presents it in a way which is accessible and usable in the practice of life sciences professionals.” (Svetoslav Markov, zbMATH 1397.92001, 2018)

Notă biografică

​Alan Garfinkel received his undergraduate degree from Cornell in Mathematics and Philosophy,
and a PhD from Harvard in Philosophy and Mathematics. After some years of practicing philosophy of science, Garfinkel transitioned to medical research, applying qualitative dynamics to phenomena in medicine and physiology. Along with James Weiss and Zhilin Qu, he studies cardiac arrhythmias from the point of view of nonlinear dynamics.

Jane Shevtsov earned her BS in Ecology, Behavior and Evolution from UCLA, and her PhD in Ecology from the University of Georgia. Her main research interests lie in mathematical models of food webs and ecosystems.

Yina Guo received her PhD from Nankai University in Control Engineering. Her PhD thesis used partial differential equations to explain the branching structure of the lung. Her computer simulations of branching processes were featured on the cover of the Journal of Physiology. She is particularly interested in the use of graphics and visualization techniques in both research and teaching.

Textul de pe ultima copertă

From predator-prey populations in an ecosystem, to hormone regulation within the body, the natural world abounds in dynamical systems that affect us profoundly. This book develops the mathematical tools essential for students in the life sciences to describe these interacting systems and to understand and predict their behavior. Complex feedback relations and counter-intuitive responses are common in dynamical systems in nature; this book develops the quantitative skills needed to explore these interactions.Differential equations are the natural mathematical tool for quantifying change, and are the driving force throughout this book. The use of Euler’s method makes nonlinear examples tractable and accessible to a broad spectrum of early-stage undergraduates, thus providing a practical alternative to the procedural approach of a traditional Calculus curriculum. Tools are developed within numerous, relevant examples, with an emphasis on the construction, evaluation, and interpretation of mathematical models throughout. Encountering these concepts in context, students learn not only quantitative techniques, but how to bridge between biological and mathematical ways of thinking.Examples range broadly, exploring the dynamics of neurons and the immune system, through to population dynamics and the Google PageRank algorithm. Each scenario relies only on an interest in the natural world; no biological expertise is assumed of student or instructor. Building on a single prerequisite of Precalculus, the book suits a two-quarter sequence for first or second year undergraduates, and meets the mathematical requirements of medical school entry. The later material provides opportunities for more advanced students in both mathematics and life sciences to revisit theoretical knowledge in a rich, real-world framework. In all cases, the focus is clear: how does the math help us understand the science?

Caracteristici

Tackles highly relevant material across the life sciences, using tools best-suited to the field Driven by real-world examples drawn from biology, ecology, medicine, and beyond Builds effective mathematical modeling skills from beginning to end Illustrates every step with engaging, informative graphics in full color Includes supplementary material: sn.pub/extras