本书建立在作者多年教学实践和研究成果的基础之上。全书共分四部分,第一部分为第一章至第三章,介绍育种群体的遗传组成和改变群体平衡的因素,讨论群体遗传学在遗传资源搜集和繁殖再生过程中的应用,这一部分可视为群体遗传学;第二部分为第四章至第八章,介绍双亲杂交后代群体和随机交配群体的遗传分析方法、常用的遗传交配设计和估计遗传参数的方法、基因型和环境互作的分析方法以及数量遗传在育种中的应用途径等,这一部分可视为经典数量遗传学;第三部分为第九章至第十二章,内容包括主基因和多基因混合遗传模型、连锁图谱的构建和QTL作图、BLUP及其在育种中的应用以及利用已知基因信息的数量遗传和育种方法研究等,这一部分可视为现代数量遗传学;为使读者更好地理解上述内容,把数量遗传研究中涉及的一些线性代数、矩阵理论和概率统计方面的内容作为附录,形成本书的第四部分。书后还附加了本书中常用的符号及其含义、主要参考文献以及中英文名词对照和索引。 本书可作为相关专业本科高年级或研究生数量遗传学课程的教科书。为方便教学并使学生更好地掌握数量遗传的基本知识和方法,书后附加了6次教学实习。
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这本书的**理论基础构建得极其扎实**,尤其是在**信息论与统计推断**的交叉领域。我发现它在解释**最大似然估计背后的信息几何意义**时,提供了我从未见过的洞察力。作者没有满足于经典的费希尔信息矩阵的定义,而是将其置于更广阔的概率流形框架下进行考察,这极大地拓宽了我的理论视野。对于那些热衷于探究**模型鲁棒性和不确定性量化**的读者来说,这本书的贡献是巨大的。它详细介绍了如何构建稳健的置信区间和进行敏感性分析,而不是仅仅依赖于P值。我尤其欣赏作者对**假设检验的哲学基础**的探讨,这使得书中的每一个统计推断都充满了审慎的思辨。这本书非常适合那些希望深入理解现代统计学底层逻辑,并寻求更**稳健、更具解释性**的分析工具的读者。
评分这是一本让人眼前一亮的书,作者在数据分析和模型构建方面的功底可见一斑。我印象最深的是它对高维数据处理的深入探讨,特别是那些传统统计方法难以奏效的复杂数据集,这本书提供了一套相当实用的处理流程和算法选择指南。我过去在处理基因组学数据时常常感到无从下手,但读了这本书后,我感觉思路清晰了很多。它不仅仅是罗列公式,更重要的是解释了每一步背后的逻辑和适用场景,这对于我这种既需要理论深度又追求实际操作的读者来说,简直是福音。书中对**非线性关系建模**的章节尤其精彩,作者引入的几种新型核函数和优化策略,让我在一个实际项目中取得了意想不到的突破。而且,作者对软件实现和计算效率的关注也体现了极高的专业素养,不是那种纸上谈兵的理论说教。总的来说,这本书的价值在于它提供了一种**系统性的、可操作的、面向前沿问题的**解决方案框架。
评分读完这本书,我最大的感受是它的**叙事风格非常独特**,不像很多学术著作那样枯燥乏味。作者仿佛是一位经验丰富的向导,带着你穿越复杂的数学迷宫,每一步都有清晰的路标。它在讲解**随机过程和时间序列分析**时,采用了大量的实际案例和图形辅助说明,使得原本抽象的概念变得异常直观。我特别喜欢它对**贝叶斯方法论**的论述,它没有停留在基础概念层面,而是深入探讨了MCMC算法的收敛诊断和模型选择的复杂性。这本书的深度绝对足以满足专业研究人员的需求,但其行文的流畅性和对概念的循序渐进的铺陈,也让有一定基础的初学者能够跟上节奏。我甚至在咖啡馆里读着它,时不时地会因为某个精妙的解释而低声赞叹。这绝对是一部**兼具学术严谨性和可读性**的佳作,值得反复翻阅和思考。
评分这本书对于**优化算法和计算复杂性**的讨论,简直是为我量身定做的。我过去常常纠结于一个复杂的优化模型跑起来效率太低,尝试了各种调参技巧却收效甚微。这本书没有回避这些实际的工程难题,而是深入剖析了**梯度下降法及其变体的局限性**,并引入了更高效的求解器和近似推理方法。作者在阐述这些算法时,非常注重**计算资源的约束**,这在如今大数据环境下显得尤为重要。特别是关于**稀疏数据处理**那一章,里面提到的几种正则化技术和特征选择策略,我立刻在手头的工作中进行了尝试,效果立竿见影。这本书的价值在于它不仅告诉你“是什么”,更重要的是告诉你“**为什么**”以及“**如何做得更快更好**”。它更像是一本高级的“实战手册”,而不是一本入门教材。
评分这是一部**跨学科视野非常开阔**的作品。我注意到作者在论述**复杂系统建模**时,巧妙地借鉴了物理学中的**非平衡态热力学**原理来理解生物或经济系统中的动态变化。这种融合使得原本僵硬的数学模型焕发出了新的活力。书中对**网络结构分析**的章节尤其精彩,它不仅限于传统的图论算法,而是结合了**信息传播模型**来预测关键节点的效应。对于我们这种需要处理**多尺度、多层级交互**数据的研究者来说,这本书提供的建模范式是极具启发性的。它成功地搭建了一座桥梁,连接了抽象的数学理论与**现实世界中千丝万缕的联系**。读罢此书,我感觉自己对“关联性”的理解提升到了一个新的维度,不再仅仅停留在简单的相关系数层面,而是开始探究驱动这些关联的深层机制。
评分提个思路吧。算法那些,请不要装逼,-1星,没人看你那jj算法。
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