数学软件与数学实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:张小红

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:29.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302086130

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 数学软件
• 数学实验
• 高等数学
• 数值分析
• MATLAB
• Mathematica
• Maple
• 科学计算
• 工程数学
• 数学建模

好的，这是为您创作的一份不含《数学软件与数学实验》内容的图书简介： --- 现代生物信息学：从基因组到蛋白质组的计算解析 内容简介 在二十一世纪的生命科学研究中，海量生物数据（如基因组测序数据、蛋白质结构信息、代谢通路网络）的爆炸式增长，使得传统的湿实验方法难以独立应对。《现代生物信息学：从基因组到蛋白质组的计算解析》正是在这一时代背景下应运而生的一部综合性、前沿性的专业著作。本书旨在系统梳理和深入剖析支撑现代生物学研究的计算理论、算法设计与实用工具，为生命科学、生物技术、计算科学等领域的学生、研究人员及从业者提供一套坚实的理论框架和实践指南。 本书结构严谨，内容覆盖面广，逻辑层次分明，避免了对特定数学软件或纯粹数学实验方法的冗余介绍，而是将重点聚焦于生物学问题的建模、生物数据的处理流程、核心算法的应用及其在解决实际生物学难题中的体现。 第一部分：生物信息学基础与数据处理 本部分奠定了理解后续复杂分析的基础。我们首先回顾了分子生物学和遗传学的基本知识框架，强调这些知识如何转化为可计算的数据结构。 生物大数据概论： 详细介绍了高通量测序技术（如NGS、PacBio、Oxford Nanopore）产生的数据特点、质量控制（QC）标准及预处理流程。重点讨论了数据去噪、序列比对中的误差模型与校正技术。 序列比对的进阶理论： 不仅仅停留在基础的Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法的介绍，更深入探讨了局部比对的统计显著性评估（如E-value的推导与应用）、多序列比对（MSA）中的一致性评分矩阵构建，以及基于隐马尔可夫模型（HMM）的序列比对技术，如PSI-BLAST的工作原理。 基因组组装与注释： 详述了从短读长数据到完整基因组序列的装配策略，包括De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus (OLC) 方法的优劣比较。在基因预测方面，重点阐述了基于统计模型（如前向后向算法）的从头预测和同源预测方法的实现细节，以及非编码RNA的鉴定策略。 第二部分：基因组学与比较基因组学 这一部分聚焦于对完整遗传信息的分析，探讨如何从宏观和微观层面解读基因组的组织和演化规律。 变异检测与分析： 全面覆盖了单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（Indel）以及结构变异（SV）的检测流程。着重分析了不同检测工具（如GATK的最佳实践流程）背后的统计推断逻辑，以及如何评估变异的生物学功能影响（如使用SIFT、PolyPhen-2）。 比较基因组学： 探讨了物种间的基因组结构、基因序列表现的差异性分析。书中详细介绍了共线性区块的识别算法、基因家族的扩张与收缩分析，以及分子钟模型的应用，用于估算物种分化时间。这些分析依赖于高效的字符串匹配和图论算法实现。 群体遗传学计算模型： 引入了Wright-Fisher模型、中性进化理论，并讨论了如何利用Fst统计量来量化群体间的遗传分化。这部分内容侧重于理解演化驱动力如何反映在基因组数据中。 第三部分：转录组学与功能基因组学 本部分的核心是将基因的表达信息转化为功能洞察，主要关注RNA测序（RNA-Seq）数据的分析。 转录组定量分析： 详述了RNA-Seq计数数据的标准化方法（如TPM, FPKM的局限性分析），并深入讲解了差异表达基因（DEG）分析中负二项分布模型（如DESeq2, edgeR）的统计基础，强调了多重检验校正（如FDR）的必要性。 sRNA与长链非编码RNA分析： 介绍了miRNA、lncRNA的特异性鉴定流程和功能富集分析方法。 单细胞测序（scRNA-Seq）的挑战： 这是本书的亮点之一。我们详细讨论了单细胞数据特有的高稀疏性（Dropout事件）问题，及其在降维（如t-SNE, UMAP）和聚类分析中的特殊处理。重点解析了轨迹推断算法如何重构细胞发育或分化过程。 第四部分：蛋白质组学、结构生物学与系统生物学 计算方法的应用扩展到了生命过程的执行者——蛋白质层面，并试图构建整体的系统视图。 蛋白质结构预测与分析： 侧重于从氨基酸序列推断三维结构（如AlphaFold背后的深度学习原理概述，但重点放在传统折叠识别的算法基础）。介绍了蛋白质结构比对的度量标准（如RMSD的计算与意义）以及结构域的识别。 蛋白质相互作用网络（PPI）： 讲解了如何从实验数据（如酵母双杂交、Co-IP）或预测结果构建大规模网络，并应用图论方法（如中心性指标、模块化检测）来识别关键节点和功能模块。 代谢通路与系统建模： 讨论了如何利用网络拓扑结构和通量平衡分析（FBA）等计算方法，对细胞的物质流和能量流进行量化模拟。这部分强调的是网络动力学而非静态结构。 --- 本书特色： 1. 强调原理而非工具箱： 本书不以罗列软件名称为主，而是深入讲解支撑主流分析流程背后的数学模型、统计假设和核心算法的逻辑结构。读者将理解“为什么”某个工具有效，而非仅仅学会“如何”点击按钮。 2. 关注数据处理的健壮性： 针对生物数据的固有噪声和偏差，本书提供了详尽的质量评估和偏差校正策略，确保后续分析的可靠性。 3. 前沿技术覆盖： 紧跟单细胞测序、宏基因组学等热点领域的发展，提供了针对性的计算挑战和解决方案。 面向读者： 生物学、医学、生物工程等专业的本科高年级学生、研究生、科研人员，以及希望将计算技能应用于生物数据分析的计算机科学和统计学背景人士。掌握基本的编程逻辑（如R或Python的常用数据结构操作）将有助于更高效地理解和实践书中的概念。

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（一） 这本书的封面设计得相当朴实，没有什么花哨的图案，就是简单的黑白配色，给人一种严谨、务实的印象。我当初买它，主要是因为它的标题——“数学软件与数学实验”——听起来非常符合我当时学习的需求。我一直觉得，数学这门学科，光靠纸笔演算是远远不够的，真正理解深层次的数学概念，往往需要借助强大的计算工具。这本书的编排逻辑非常清晰，从基础的软件入门讲起，逐步深入到各种高级的数学建模和数值分析。特别是关于数据可视化那一章，作者用了大量篇幅详细阐述了如何将抽象的数学模型转化为直观的图形，这对理解复杂函数和高维空间非常有帮助。我记得书中提到的一个案例，是关于用特定软件模拟抛物线运动，通过调整参数实时观察轨迹变化，这种动态的学习过程，远比枯燥的公式推导来得生动有趣。不过，对于初学者来说，可能需要一些耐心去适应书中介绍的那些软件操作界面，有些命令可能不像现在流行的软件那样“所见即所得”，需要对照着手册一步步来。总体而言，它更像是一本厚实的工具书，而不是轻松的读物，但对于希望提升实践能力的人来说，绝对是值得收藏的参考资料。

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（二） 拿到这本书的时候，我其实是带着一丝疑惑的。我对软件工具一向不太擅长，总觉得那东西容易让人产生“搭便车”的心理，削弱了对数学本质的理解。然而，这本书却巧妙地避免了这种情况。它不是简单地罗列软件命令，而是将软件作为一种“放大镜”，用来观察和验证那些我们通过传统方法难以触及的数学现象。书中对算法的剖析非常到位，即便不深入软件本身，光是阅读那些关于算法思想的描述，都足以让人对计算数学有了全新的认识。我特别欣赏其中关于误差分析的部分，作者没有回避软件计算中固有的精度问题，而是将其作为一个重要的学习点来讲解。这让我明白，任何计算结果都需要批判性地看待。书中对几种主流数学软件的对比分析也颇为中肯，没有偏袒任何一方，而是根据不同的应用场景推荐最合适的工具。这本书的深度是毋庸置疑的，它要求读者不仅要“会用”，更要“懂得为什么这么用”。对于有一定数学基础，想进阶到工程应用层面的读者来说，这本书无疑提供了坚实的桥梁。

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（四） 我是在准备一个复杂的数值模拟项目时，经导师推荐才接触到这本书的。坦白讲，初看之下，觉得内容排得有点“满”，每一页信息密度都很大，生怕漏掉哪个关键的细节。这本书的优势在于它的广度——它涵盖了从基础代数运算到微分方程求解等多个方面，像一本数学实验的“百科全书”。让我印象深刻的是，书中对特定数学模型在不同软件环境下运行效率的对比分析，这一点极其宝贵，因为它直接关系到实际项目的时间成本。例如，作者对比了两种不同迭代法在处理大规模稀疏矩阵时的收敛速度差异，并用图表清晰地展示了性能的优劣。这种基于实际经验的比较，是任何纯理论教材无法提供的。唯一让我略感遗憾的是，由于软件版本更迭较快，书中所展示的某些软件截图和菜单路径，在最新版本中可能已经有所变化，读者在使用时需要灵活变通，但这并不影响其核心方法的指导价值。它教会我的更多是一种实验思维，而不是固定的操作手册。

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（三） 说实话，这本书的文字风格偏学术化，阅读起来需要一定的专注力。我花了很长时间才读完其中关于矩阵运算和线性规划的部分。那些图表和公式排版得非常标准，一看就是经过专业校对的，这在一些非专业出版社出版的技术书籍中是很少见的。我注意到，作者在引入新的数学概念时，总是先给出清晰的定义，然后立刻紧接着给出软件实现的具体步骤和示例代码片段。这种“理论先行，实践跟进”的叙述方式，让学习过程显得很有条理。我个人最喜欢的一点是，作者在每章的末尾都设置了“思考题”，这些题目往往不是简单的填空或计算，而是需要读者设计实验、比较不同参数组合的效果。这极大地激发了我主动探索的欲望。当然，这本书的适用范围可能更侧重于理工科的学生，对于文科背景或者对纯理论数学更感兴趣的读者来说，其中的软件操作细节可能会显得有些冗长和偏门。但对于想把数学知识转化为实际生产力的朋友，这本书绝对是上乘之作。

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（五） 这本书的装帧设计虽然传统，但用纸质量相当不错，翻阅起来手感扎实，不像有些教材那么轻飘。从内容结构上看，它似乎有意引导读者建立一套“问题提出—理论分析—软件建模—实验验证—结果评估”的完整流程。我特别欣赏作者在处理一些经典数学难题时，展示的不仅仅是如何使用软件得到答案，而是如何通过软件来**理解**为什么答案是那个样子。比如在探讨混沌理论的李雅普诺夫指数时，书中详细展示了如何通过微小扰动来观察系统的长期行为，这比单纯记忆那些复杂的公式要深刻得多。它强调的不是“按键”，而是“思维方式”。这本书更像是一位经验丰富的导师，耐心地在你身边，指导你如何驾驭强大的数学工具。尽管书中涉及到的软件可能不是当前市场上最热门的，但所传授的底层原理和建模思想是具有持久生命力的。读完它，我感觉自己看待数学问题的方式都变得更加系统和具象化了，不再是孤立的公式堆砌。

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