具体描述
本书内容包括函数与极限、一元函数微积分学、线性代数基础、向量代数与空间解析几何、多元函数微积分学、微分方程、无穷级数和概率论初步。
本书数学概念论述清晰，既丰富全面又简单扼要； 同时本书注重数学知识在现代医学技术上的应用，通过精选典型例子的讲解，阐明较深奥的数学思想和数学方法，每章均附有习题和复习题。
本书既可以作为医药及相关专业本科的教材，也可以作为医药科研人员和考研者学习的参考书。
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用户评价
我曾一度认为，数学公式和定理离我的医学世界很远，直到我接触到《大学医科数学》这本书。它给我的感觉就像是在一片迷雾中点亮了一盏灯，让我看到了数学在医学领域里闪耀的光芒。这本书不是那种将所有数学知识堆砌在一起的教科书，而是非常有针对性地选择了与医学最相关的数学分支，并且用医学的语言来解释这些数学概念。 书中关于“随机过程”的讲解，让我印象尤为深刻。我之前对随机过程的概念感到非常模糊，不知道它能做什么。但书中通过一个关于细胞信号传递的例子，非常生动地阐释了随机过程如何用来描述细胞内分子随机运动的行为，如何分析信号的波动性。它还介绍了马尔可夫链等概念，并将其应用于药物在体内的吸收和分布过程的建模。这种将抽象概念与具体生物学过程联系起来的方式，让我很容易就理解了这些数学工具的意义和价值。 而且，书中对习题的设计也很有创意。很多题目都不仅仅是计算，而是需要你对医学情境进行建模，然后运用所学的数学知识去分析。比如，有一个题目要求你根据实验数据，利用回归分析来预测病人的预后，还有一个题目让你运用最优化方法来设计一个药物递送系统。这些题目让我感觉自己像是一个小小的研究员，在运用数学工具解决实际的医学问题，这种体验非常棒。 书中的排版和图示也非常精美。很多复杂的数学模型都被转化为直观的图形，例如用二维或三维的图来展示药物在体内的分布情况，或者用流程图来解释诊断流程的概率计算。这些图示大大减轻了理解的难度，也让阅读过程更加愉悦。 《大学医科数学》这本书，让我对数学在医学中的应用有了全新的认识。它不再是冰冷抽象的符号，而是解决医学难题的有力武器。它不仅提升了我的数学技能，更重要的是，它培养了我用数学思维去分析医学问题的能力。这本书为我打开了一扇通往科学前沿的大门，让我看到了医学与数学深度融合的无限可能。我强烈推荐这本书给所有医学专业的学生和相关领域的从业者。
评分自从翻阅了《大学医科数学》这本书，我才真正领略到数学在医学世界中的强大力量。在此之前，我总觉得数学和医学是两条平行线，难以产生交集。然而，这本书却用它独特而又严谨的方式，将这两者紧密地联系在了一起，让我茅塞顿开。它不像一般的数学书那样，只是堆砌公式和定理，而是从医学的实际需求出发，去讲解相关的数学知识。 我尤其欣赏书中关于“统计推断”的应用。它没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的医学统计学案例，生动地展示了如何运用统计学工具来分析临床试验数据，评估新药疗效的显著性，或者识别影响疾病发生的危险因素。例如，书中就详细讲解了如何计算药物的相对风险、绝对风险以及治疗的绝对获益，并进一步解释了假设检验的原理，如何通过P值来判断统计学上的显著性。这些内容对于理解和解读医学研究论文至关重要。 另外，书中在讲解“图论”时，也将其应用于生物医学网络分析。它解释了如何用图论的语言来描述基因调控网络、蛋白质相互作用网络，以及神经网络。通过分析网络的结构和属性，我们可以更好地理解疾病的发生机制，或者发现新的药物靶点。这种跨学科的讲解方式，让我对图论的认识得到了极大的拓展，也让我看到了数学在生命科学前沿研究中的重要作用。 本书的讲解风格非常清晰流畅，语言也相对通俗易懂，避免了不必要的专业术语。作者在讲解每一个数学概念时，都会辅以大量的医学实例，让读者能够更容易地理解抽象的数学原理是如何在实际医学问题中得到应用的。例如，在介绍“最优化方法”时，它就通过一个关于手术方案选择的例子，来解释如何利用数学模型来找到最优的手术策略。 《大学医科数学》这本书，不仅仅是一本数学教材，更是一本激发思考的指南。它让我深刻地认识到，数学是理解和解决医学难题的强大工具，而掌握数学技能，将为我在未来的医学学习和研究中打下坚实的基础。这本书，为我开启了医学与数学深度融合的新世界，我为此感到由衷的欣喜和感激。
评分在我眼中，《大学医科数学》这本书，简直就是一本为医学生量身打造的数学“圣经”。在此之前，我学习的数学知识，总感觉与我的专业有些脱节，学习的动力也不足。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它用一种全新的视角，将数学的严谨性和医学的实用性完美地结合在一起，让我看到了数学在医学领域的无限可能。 让我印象尤为深刻的是，书中关于“微积分”在生理学中的应用。它并没有简单地给出导数和积分的定义，而是通过分析心血管系统的血液流动模型，来讲解如何用微分方程来描述血压和血流速度的变化。它还通过药物在体内的代谢过程，来阐释如何用积分来计算药物的累积效应。这种将抽象的数学概念与具体的生理过程联系起来的讲解，让我一下子就理解了数学在理解人体生理机制中的重要作用。 书中在讲解“概率与统计”时，也做得非常出色。它不仅仅是讲解概率的计算，而是将其应用于医学诊断的准确性评估。例如，它详细解释了如何利用贝叶斯定理来计算疾病的真阳性率、假阳性率，以及阴性预测值和阳性预测值。这种将数学工具应用于临床实践的讲解，让我对医学诊断的科学性有了更深刻的理解。 本书的例题设计也极具代表性，它们都来源于真实的医学场景，需要学生运用所学的数学知识进行分析和求解。例如，有一个题目要求学生利用统计学方法来分析一种新药的疗效，另一个题目则要求学生利用微积分来计算药物在体内的半衰期。这些题目不仅能够巩固学生的数学知识，更能够培养他们将数学应用于解决医学问题的能力。 《大学医科数学》这本书，让我真正认识到数学在医学领域中的价值。它不仅仅是一本传授数学知识的教材，更是一本启发思维、培养科学素养的书籍。它让我看到了数学与医学之间深度融合的广阔前景，也为我在未来的医学学习和研究中打下了坚实的基础。我强烈推荐这本书给所有正在学习医学专业的学生，它一定会让你对数学产生全新的认识。
评分读完《大学医科数学》，我的感觉就像是打开了一扇通往新世界的大门。我一直认为，医学是一门高度经验化的学科，而数学则是高度抽象化的理论。然而，这本书却巧妙地打破了这层壁垒，用严谨的数学逻辑，揭示了医学现象背后的深层规律。它不再是那种枯燥乏味的数学理论堆砌，而是将数学知识与医学应用紧密地结合在一起，让我能够理解“为什么学”以及“如何用”。 书中关于“动力系统”的讲解，让我耳目一新。它没有直接给出复杂的数学模型，而是从生物钟的节律性变化出发，来引入振荡器模型。它解释了如何用微分方程来描述昼夜节律的振荡，以及如何通过分析模型的稳定性来理解生物钟的调控机制。这种将抽象的数学概念应用于理解生命节律的讲解，让我觉得非常有趣，也让我对数学的魅力有了更深的体会。 另外，书中在讲解“信息论”时，也将其应用于医学诊断和基因分析。它解释了如何利用信息熵的概念来量化基因序列的复杂度，如何通过互信息来衡量基因之间的相关性，以及如何利用信息论的原理来设计更有效的诊断算法。这种将信息论应用于生物医学领域的讲解，让我看到了数学在揭示生命奥秘中的巨大潜力。 本书的习题设计也非常有特色，它们往往需要学生进行跨学科的思考。例如，有一个题目要求学生利用概率论来模拟传染病的传播过程，并分析不同干预措施的效果。另一个题目则要求学生利用线性代数来构建一个简单的生物分子相互作用网络，并分析网络的稳健性。这些题目都能够极大地锻炼我的综合分析能力和解决问题的能力。 《大学医科数学》这本书，让我深刻地认识到，数学不仅是科学的语言，更是医学探索的强大工具。它不仅提升了我的数学能力，更重要的是，它培养了我用数学的视角去看待医学问题，去解决医学难题的能力。这本书，绝对是每一个有志于深入医学研究的学子不可或缺的宝贵财富。
评分这本书的出现，对我这样曾经对数学“敬而远之”的医学生来说，简直就是一场及时雨。我一直认为医学是感性的学科，与严谨的数学似乎有些距离。然而，《大学医科数学》却用生动而又严谨的例子，彻底改变了我的认知。它并没有把数学当成独立的学科来教授，而是像一位经验丰富的导师，一步步地引领我们进入医学世界背后的数学逻辑。 我印象最深刻的是关于“贝叶斯定理”的讲解。在医学诊断中，我们经常需要根据病人的症状和检查结果来判断患病的概率。传统的方法可能会让你感到迷茫，而这本书则用贝叶斯定理清晰地解释了如何更新我们对疾病概率的认知。它通过一个具体的病例，详细展示了如何将先验概率（即疾病在人群中的普遍性）与新的证据（如检查结果）结合，计算出更准确的后验概率。这种清晰的逻辑推导，让我瞬间明白了贝叶斯定理的强大之处，也让我学会了如何更科学地进行医学诊断。 书中的“差分方程”部分的讲解也同样精彩。它没有直接给出复杂的公式，而是从一个关于传染病传播的模型开始。通过简单的人口动态变化，一步步推导出差分方程，然后分析疾病的传播速度、高峰期等等。这种循序渐进的教学方式，让原本抽象的数学概念变得触手可及。我开始能够理解，为什么在流行病学研究中，数学模型如此重要，为什么数学可以帮助我们预测疫情的走向。 我尤其喜欢书中对“数据分析”的讲解。它没有仅仅停留在理论层面，而是提供了很多实际的数据集，引导我们使用R语言或Python等工具进行数据可视化和统计分析。我通过跟随书中的步骤，亲手操作，对数据的探索、特征提取、模型建立有了更深刻的理解。这不仅仅是数学知识的学习，更是一种实践技能的培养。 总的来说，《大学医科数学》是一本极具启发性的书籍。它不仅教会了我数学工具，更重要的是，它教会了我如何用数学的语言去理解和解决医学问题。这本书让我看到了数学在医学研究和实践中的无处不在，也极大地增强了我未来进行科学研究的信心。它让我明白，数学并不是医学的障碍，而是医学发展的强大助推器。
评分在我看来，《大学医科数学》这本书最大的亮点在于它将抽象的数学理论与鲜活的医学实践巧妙地融合在了一起，给医学专业的学生提供了一个全新的视角来理解数学。我一直觉得，数学知识对于我们医学生来说，更像是一种“锦上添花”，而不是“雪中送炭”，直到我读了这本书。它让我明白，扎实的数学功底，才是真正深入理解医学原理、进行科学研究的基石。 书中关于“线性代数”的应用讲解，让我印象深刻。它没有直接讲解矩阵的运算，而是从医学影像处理出发，解释了如何利用矩阵来表示和处理医学图像。例如，CT扫描或MRI图像，都可以看作是由大量的像素点组成的矩阵，而线性代数的运算，如矩阵的乘法和变换，就可以用来实现图像的增强、去噪、以及三维重建。这种将抽象的数学工具应用于具体医学技术的讲解，让我对线性代数的实用性有了深刻的认识。 另一个让我感到惊喜的是，书中在讲解“微分几何”时，将其与生物医学建模联系起来。它解释了如何利用曲面和曲线的数学描述来模拟生物分子的三维结构，如何分析蛋白质的折叠过程，甚至是如何理解细胞膜的动力学行为。这种将高深的数学理论与生命科学中的微观现象联系起来的讲解，让我感受到了数学的奇妙之处，也让我对生命科学有了更深层次的思考。 书中的例题设计也非常贴合实际，它们不仅考察了学生对数学公式的掌握，更重要的是，考察了学生运用数学思想解决医学问题的能力。例如，有一个题目要求学生利用线性回归来分析不同生活习惯对某种疾病发病率的影响，另一个题目则要求学生利用概率统计的知识来评估一个临床试验的可靠性。这些题目都能够帮助我将课堂上学到的数学知识，转化为解决实际医学问题的能力。 《大学医科数学》这本书，不仅仅是一本数学教材，更是一本启发思维的书。它让我看到了数学的广阔应用前景，也让我对自己的专业学习充满了更多的信心。它不仅仅是教会了我如何“计算”，更是教会了我如何“思考”，如何用科学的方法去探索医学的奥秘。这本书，无疑是我医学学习道路上不可多得的宝贵财富。
评分我曾经对数学学习抱有一种“能避则避”的态度，总觉得它离我的医学专业太遥远。然而，《大学医科数学》这本书彻底颠覆了我的这种看法。它像一位引路人，带领我看到了数学在医学领域里隐藏的巨大能量。这本书最大的特色在于，它不是孤立地讲解数学知识，而是将每一个数学概念都巧妙地融入到医学的实际情境中，让我能够理解“为什么学”以及“如何用”。 让我印象特别深刻的是，书中关于“信号处理”的讲解。我之前以为信号处理是电子工程的专属领域，但这本书却把它与医学密切结合。它详细讲解了如何利用傅里叶变换等数学工具来分析生理信号，比如心电图（ECG）、脑电图（EEG）以及肌电图（EMG）。它解释了如何通过这些信号的频谱分析来诊断疾病，如何通过滤波技术来去除干扰，从而获得更准确的诊断依据。这种将抽象的数学方法应用于具体医学诊断过程的讲解，让我觉得数学不再是枯燥的符号，而是解决医学难题的利器。 书中在讲解“贝叶斯统计”时，也做得非常出色。它不仅仅给出了公式，更是通过大量的医学案例，展示了贝叶斯统计在疾病诊断、风险评估以及信息更新中的重要作用。例如，它通过一个关于特定癌症筛查的例子，详细解释了如何利用先验概率和新的检测结果来更新患病概率，从而做出更明智的决策。这种应用性的讲解，让贝叶斯统计不再是高不可攀的理论，而是切实可行的工具。 而且，本书的习题设计也极具挑战性和启发性。它们往往不是简单的计算题，而是需要学生综合运用所学的数学知识，结合医学背景进行建模和分析。例如，有一个题目要求学生利用随机过程来模拟药物在体内的稳态浓度，另一个题目则要求学生设计一个算法来识别医学图像中的异常区域。这些题目都能够极大地锻炼我的数学思维和解决问题的能力。 总而言之，《大学医科数学》这本书，以其独特的视角和严谨的逻辑，为我打开了一扇新的大门。它让我深刻认识到，数学是现代医学不可或缺的重要组成部分，而掌握一定的数学知识，能够帮助我们更深入地理解医学原理，更有效地进行科学研究。这本书，绝对是每一个医学生和对医学数学交叉领域感兴趣的读者不可错过的佳作。
评分我之前一直觉得数学离我的医学专业有点远，总是在想，学了这么多年的微积分、线性代数，到底能用到哪里去？直到我翻开这本《大学医科数学》，我的看法才有了颠覆性的改变。这本书的视角非常独特，它没有像其他数学书那样，把定理、公式当成核心，而是把医学中的具体问题作为切入点。比如，在讲到微分方程的时候，它不是直接给你一堆公式让你去解，而是先抛出了一个关于药物动力学的问题：药物在体内的代谢和清除过程是如何随时间变化的？然后，它一步步地引导你如何用微分方程来建立模型，分析药物的半衰期，预测药物的有效浓度范围。 这种“以终为始”的教学方式，对我这个对数学原理本身兴趣不大，但渴望将数学应用于医学的读者来说，简直是福音。我不再需要死记硬背那些抽象的数学概念，而是能明白它们是如何在医学领域解决实际问题的。书中用了很多医学领域内的真实数据和案例来支撑讲解，这让原本枯燥的数学变得生动起来。我尤其喜欢其中关于统计学的部分，它解释了如何利用假设检验来评估新药疗效的显著性，如何用回归分析来探究影响疾病发生率的多种因素。这些内容让我觉得，数学不再是高高在上的学科，而是实实在在的工具，能够帮助我们更科学、更严谨地认识和改造世界。 书中的插图和图表也做得非常出色，很多复杂的数学关系被可视化呈现出来，更容易理解。我记得有一章讲到图像处理在医学影像中的应用，书中通过大量的图例，详细展示了傅里叶变换等数学工具如何用于增强图像的清晰度，如何检测图像中的病灶。这种直观的呈现方式，大大降低了学习难度，也激发了我进一步探索的兴趣。 坦白说，以前我对数学学习的态度是“被动接受”，而读了这本书之后，我开始变得“主动思考”。我开始主动去想，在我的专业领域，还有哪些问题可以用数学方法来解决？这本《大学医科数学》不仅教会了我数学知识，更重要的是，它教会了我如何用数学的眼光去看待医学问题，培养了我解决问题的数学思维。这本书的价值，远远超出了数学本身，它是一扇通往更深层次医学理解的窗口。
评分在我看来，《大学医科数学》这本书最成功的地方在于它真正做到了“为医科而生”。我是一名医学生，在学习过程中，经常会遇到需要运用数学工具分析医学数据的情况，但之前接触的数学教材往往过于泛泛，很多内容与我的专业联系不紧密。这本书则完全不同，它从一开始就将数学知识置于医学的大背景下进行讲解，让我看到了数学的实用价值。 举个例子，书中关于“信号与系统”的内容，我之前一直认为这是电子工程领域的知识，与医学相去甚远。但这本书却巧妙地将其应用于生物医学信号的分析，例如心电图（ECG）和脑电图（EEG）信号的处理。它解释了如何利用傅里叶变换等技术来提取信号中的关键特征，如何滤除噪声，从而更准确地解读这些生理信号。这种跨学科的讲解方式，让我眼前一亮，也让我对数学有了全新的认识。 另外，书中在讲解“最优化理论”时，也紧密结合了医学中的实际应用，比如如何根据病人的生理参数，通过最优化算法来确定最佳的药物剂量，以达到最大的治疗效果同时最小化副作用。这种将抽象的数学概念与具体、重要的医学决策过程联系起来的讲解，让我深刻体会到数学在临床实践中的巨大潜力。 书中的例题设计也极具匠心，它们大多取材于医学研究中的真实问题，让我感觉自己不是在做一道道孤立的数学题，而是在解决一个个具体的医学难题。通过解答这些题目，我不仅巩固了数学知识，更重要的是，我学会了如何将数学建模的思想应用于医学研究。 整本书的语言风格既严谨又不失生动，避免了枯燥的说教。作者在讲解过程中，经常会穿插一些医学史上的故事或者重要的医学发现，让学习过程更加有趣。对于我这样一个需要大量时间投入到临床学习和研究中的医学生来说，能够高效地掌握数学工具，并将其应用于医学实践，这本书无疑是我的得力助手。它帮助我打通了数学与医学之间的壁垒，让我能够更自信地面对未来在医学领域可能遇到的各种数据分析和模型构建的挑战。
评分这本《大学医科数学》真是一本宝藏！我是在准备考研的时候偶然发现它的，当时数学基础有些薄弱，尤其是涉及到医学背景的应用题，感觉特别吃力。拿到书后，首先被它清晰的排版和严谨的逻辑所吸引。它并没有将数学知识孤立地讲解，而是巧妙地将每一个概念、每一个定理都与医学领域的实际问题紧密联系起来。比如，在讲到概率论时，书中就用大量篇幅解释了如何利用概率来评估疾病诊断的准确性，如何理解和计算假阳性、假阴性率，这对我理解医学统计学中的很多概念起到了事半功倍的效果。 更让我惊喜的是，书中对复杂公式和模型的推导过程解释得非常细致，每一个步骤都辅以清晰的文字说明，甚至配上了形象的图示。不像我之前看过的某些数学书，上来就给出结论，让人摸不着头脑。《大学医科数学》则循循善诱，引导读者一步步理解数学工具是如何服务于医学研究的。例如，在介绍微积分在生理学中的应用时，它详细讲解了如何用导数来描述细胞生长速率的变化，如何用积分来计算药物在体内的累积量，这些都让我感到数学不再是枯燥的符号游戏，而是解决实际医学难题的有力武器。 而且，这本书的习题设计也非常有特色。不同于普通的数学练习题，它里面的题目很多都取材于真实的医学案例或研究场景，比如根据病人血压、心率数据预测心血管疾病风险，或者分析基因表达数据来研究疾病发生机制。这些题目不仅检验了我们对数学知识的掌握程度，更锻炼了我们运用数学思维解决医学问题的能力。做这些题目的时候，我常常能感受到一种将理论知识转化为实践技能的成就感。 总而言之，《大学医科数学》是一本理论与实践相结合、逻辑严谨又通俗易懂的优秀教材。它不仅帮助我巩固了数学基础，更重要的是，它让我看到了数学在现代医学中的巨大价值和广阔前景。对于正在学习医学专业的学生，或者对医学数学交叉领域感兴趣的研究者来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。它让我深刻体会到，扎实的数学功底是深入理解和推动医学发展的重要基石。
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