Stochastic Modelling for Systems Biology (Chapman & Hall CRC Mathematical & Computational Biology)

دانلود کتاب Stochastic Modelling for Systems Biology (Chapman & Hall CRC Mathematical & Computational Biology)

دسته: زیست شناسی

58000 تومان موجود

کتاب مدل سازی تصادفی برای زیست شناسی سیستم ها (زیست شناسی ریاضی و محاسباتی چپمن و هال CRC) نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب مدل سازی تصادفی برای زیست شناسی سیستم ها (زیست شناسی ریاضی و محاسباتی چپمن و هال CRC) بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 3


توضیحاتی در مورد کتاب Stochastic Modelling for Systems Biology (Chapman & Hall CRC Mathematical & Computational Biology)

نام کتاب : Stochastic Modelling for Systems Biology (Chapman & Hall CRC Mathematical & Computational Biology)
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : مدل سازی تصادفی برای زیست شناسی سیستم ها (زیست شناسی ریاضی و محاسباتی چپمن و هال CRC)
سری :
نویسندگان :
ناشر : Chapman and Hall/CRC
سال نشر : 2006
تعداد صفحات : 272
ISBN (شابک) : 1584885408 , 9781584885405
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 28 مگابایت



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.

توضیحاتی در مورد کتاب :


اگرچه مدل های جنبشی تصادفی به طور فزاینده ای به عنوان بهترین راه برای نشان دادن و شبیه سازی شبکه های ژنتیکی و بیوشیمیایی پذیرفته می شوند، اکثر محققان در این زمینه دانش محدودی از نظریه فرآیند تصادفی دارند. فرمالیسم فرآیندهای تصادفی یک پایه زیبا، ظریف و منسجم برای سینتیک شیمیایی فراهم می‌کند و نظریه‌های مرتبط زیادی وجود دارد که هر ذره به اندازه مدل‌های قطعی پیوسته مرسوم قدرتمند و ظریف هستند. زمان مناسبی برای یک متن مقدماتی است که از این منظر نوشته شده است. مدل‌سازی تصادفی برای زیست‌شناسی سیستم‌ها با استفاده از مثال‌هایی که برای محققان زیست‌شناسی سیستم‌ها آشنا هستند، مقدمه‌ای در دسترس برای مدل‌سازی تصادفی ارائه می‌کند. نویسنده با تمرکز بر شبیه سازی کامپیوتری، استفاده از فرآیندهای تصادفی را برای مدل سازی سیستم های بیولوژیکی بررسی می کند. او درک جامعی از مدل‌سازی جنبشی تصادفی شبکه‌های بیولوژیکی در زمینه زیست‌شناسی سیستم‌ها ارائه می‌کند. این متن آخرین تکنیک‌های شبیه‌سازی و مواد تحقیقاتی مانند استنتاج پارامترها را پوشش می‌دهد و شامل مثال‌ها و شکل‌های بسیاری و همچنین کد نرم‌افزار به زبان R برای کاربردهای مختلف است. نویسنده ضمن تأکید بر روش‌های احتمالی و تصادفی لازم، رویکردی کاربردی، ریشه‌یابی را در پیش گرفته است. توسعه نظری او در بحث در مورد کاربرد مورد نظر. این کتاب که با هدف خودآموزی نوشته شده است، شامل فصول فنی است که به مشکلات دشوار استنتاج برای مدل‌های جنبشی تصادفی از داده‌های تجربی می‌پردازد. این کتاب با ارائه اطلاعات پس‌زمینه کافی برای دسترسی به موضوع برای افراد غیرمتخصص، ادبیات نسبتاً متنوعی را در یک منبع منسجم مناسب و از لحاظ نشانه‌گذاری ادغام می‌کند.


توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :


Although stochastic kinetic models are increasingly accepted as the best way to represent and simulate genetic and biochemical networks, most researchers in the field have limited knowledge of stochastic process theory. The stochastic processes formalism provides a beautiful, elegant, and coherent foundation for chemical kinetics and there is a wealth of associated theory every bit as powerful and elegant as that for conventional continuous deterministic models. The time is right for an introductory text written from this perspective. Stochastic Modelling for Systems Biology presents an accessible introduction to stochastic modelling using examples that are familiar to systems biology researchers. Focusing on computer simulation, the author examines the use of stochastic processes for modelling biological systems. He provides a comprehensive understanding of stochastic kinetic modelling of biological networks in the systems biology context. The text covers the latest simulation techniques and research material, such as parameter inference, and includes many examples and figures as well as software code in R for various applications.While emphasizing the necessary probabilistic and stochastic methods, the author takes a practical approach, rooting his theoretical development in discussions of the intended application. Written with self-study in mind, the book includes technical chapters that deal with the difficult problems of inference for stochastic kinetic models from experimental data. Providing enough background information to make the subject accessible to the non-specialist, the book integrates a fairly diverse literature into a single convenient and notationally consistent source.



پست ها تصادفی