具體描述
《衛生部"十一五"規劃教材·全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材·全國高等學校教材·醫用高等數學(第5版)》密切配閤我國的醫學教育改革，在培養我國現代醫學人纔的教學中不斷改進。新世紀課程教材《衛生部"十一五"規劃教材·全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材·全國高等學校教材·醫用高等數學(第5版)》的係統性、適用性及科學性受到瞭全國許多院校師生們的關注與重視。《衛生部"十一五"規劃教材·全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材·全國高等學校教材·醫用高等數學(第5版)》仍然是結閤我國醫學教育的實際情況，為五年製基礎、預防、臨床、口腔醫學類專業教學而編寫的。《衛生部"十一五"規劃教材·全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材·全國高等學校教材·醫用高等數學(第5版)》材除瞭在內容結構、典型例題等方麵稍作調整外，還配套編寫瞭《醫用高等數學學習指導》。
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用戶評價
從我初步瀏覽的章節來看，這本書的編排思路非常清晰，每一個概念的引入都伴隨著對醫學背景的簡要介紹，這使得學習過程更加順暢。我最看重的是關於“微分方程在生理模型中的應用”這一部分。人體是一個極其復雜的係統，許多生理過程，如藥物動力學、疾病傳播、神經信號傳導等，都可以用微分方程來描述。我渴望瞭解，如何利用一階或高階微分方程來模擬這些過程，並從中預測係統的行為。例如，在藥物治療中，如何利用微分方程來描述藥物在體內的吸收、分布、代謝和排泄過程，從而優化給藥方案。在流行病學中，如何利用SIR模型等微分方程來預測傳染病的傳播趨勢，為公共衛生決策提供科學依據。我對書中是否包含“偏微分方程”的應用也感到好奇，畢竟許多生物學和醫學過程發生在三維空間中，例如腫瘤的生長擴散、熱傳導等，這些可能需要更復雜的數學工具來描述。我希望這本書能夠提供詳細的數學推導和實例分析，讓我能夠真正理解這些模型的構建原理和應用價值。如果書中還能涉及一些數值方法，例如歐拉法或龍塔-庫塔法，用於求解難以解析的微分方程，那將是對我能力的極大提升。
评分在翻閱這本書的目錄時，我注意到其章節的設置非常閤理，從基礎的代數和微積分，到更深入的概率統計和微分方程，循序漸進，層層遞進，這對於我這樣一個非數學專業背景的學習者來說，無疑是一個福音。我最為期待的是關於“醫學影像中的數學原理”這一部分。我們都知道，CT、MRI等醫學影像技術是現代醫學診斷不可或缺的工具，而這些技術的背後都離不開復雜的數學算法。我渴望瞭解，聲波如何在CT掃描中轉化為圖像數據，X射綫在穿透人體時如何遵循特定的衰減規律，以及磁共振成像如何利用核磁共振現象和傅裏葉變換來重建高分辨率的圖像。這本書能否詳細解釋這些過程，並給齣相應的數學公式和推導過程，是我非常關心的。此外，對於“生物醫學信號處理”的介紹也讓我眼前一亮。心電圖、腦電圖等生理信號的分析，往往需要運用信號處理技術，例如傅裏葉變換、小波分析等，來提取有用的信息，去除噪聲。如果這本書能夠在這方麵提供清晰的講解和實例，那將極大地幫助我理解和運用這些技術。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的老師，耐心地引導我一步步掌握這些復雜的數學工具，並將它們融會貫通到我的醫學學習和實踐中。
评分這本書給我最直觀的感受是，它並不是一本單純的數學理論堆砌的書籍，而是充滿瞭對醫學應用場景的深度洞察。作者在講解每一個數學概念時，都試圖將其與具體的醫學問題相聯係。我特彆關注的章節是關於概率論與數理統計的部分，這對於理解疾病的流行病學研究、風險評估以及診斷試驗的靈敏度和特異性至關重要。我曾無數次在閱讀醫學文獻時，對那些復雜的統計圖錶和p值感到睏惑，這本書是否能夠提供清晰的解釋和計算方法，讓我能夠真正理解其背後的邏輯，這是我最期待的。此外，書中對多元統計分析的介紹也引起瞭我的興趣，例如如何運用主成分分析或因子分析來識彆影響患者預後的關鍵因素，或者如何利用迴歸模型來預測疾病進展。這些都是我在實際工作中常常需要麵對的問題，如果這本書能夠提供紮實的理論基礎和可操作的實例，那將是對我工作效率的巨大提升。我還需要瞭解書中是否包含瞭關於數學建模在生物醫學中的應用，比如如何構建數學模型來模擬藥物在體內的分布和代謝過程，或者如何利用微分方程來描述傳染病的傳播動態。這些內容對於我深入理解生物過程的本質，以及進行更科學的預測和乾預具有不可估量的價值。總之，我希望這本書能夠成為我學習醫學數學的“全能助手”。
评分這本書的售後服務和配套資源方麵，我希望能夠有一些在綫的練習題或者習題解答，以鞏固我所學的知識。我非常期待書中關於“統計模型診斷與模型選擇”的章節。在構建和應用統計模型時，如何評估模型的擬閤優度和選擇最佳的模型，是至關重要的步驟。我希望這本書能夠介紹一些常用的模型診斷方法，例如殘差分析、QQ圖等，並說明如何利用信息準則，如AIC、BIC等，來進行模型選擇。我也對書中關於“生存分析”的介紹很感興趣。在醫學研究中，經常需要分析患者的生存時間，例如評估某種治療方法是否能夠延長患者的生存期。我希望這本書能夠詳細介紹Kaplan-Meier生存麯綫、Log-rank檢驗以及Cox比例風險模型等方法，並提供相關的實例分析。此外，我對書中關於“時間序列分析在醫學中的應用”也充滿期待，例如如何利用ARIMA模型來預測疾病的發病率或死亡率。這本書的全麵性，無疑將為我提供一個係統性的學習框架。
评分這本書的語言風格既嚴謹又不失親切，作者在解釋抽象的數學概念時，並沒有迴避其復雜性，但同時又通過生動的醫學案例，將其與實際應用緊密聯係起來，這讓我對學習過程充滿瞭信心。我尤其期待書中關於“綫性代數在醫學數據分析中的應用”的內容。醫學研究中常常需要處理高維數據集，例如基因組學、蛋白質組學數據。綫性代數中的矩陣運算、特徵值分解、奇異值分解等技術，在降維、特徵提取、模式識彆等方麵有著廣泛的應用。我希望能從中學習到如何利用綫性代數工具來處理這些復雜的數據，例如通過主成分分析（PCA）來降低基因錶達數據的維度，或者通過奇異值分解（SVD）來分析醫學影像中的關鍵信息。此外，我對書中關於“優化理論”的介紹也充滿期待。在醫療領域，許多問題都可以歸結為優化問題，例如如何找到最佳的放療劑量分布，或者如何優化手術路徑以最大限度地減少創傷。我希望這本書能夠介紹一些常見的優化算法，如梯度下降法、牛頓法等，並結閤醫學實例進行講解。如果書中還能涉及一些關於“嚮量微積分”的內容，例如在描述生物力學或流體動力學問題時，那將使這本書的內容更加全麵。
评分這本書的封麵設計就帶著一種沉穩而專業的質感，深邃的藍色背景搭配燙金的字體，讓人一眼就能感受到其內容的深度和學術性。作為一個在醫學領域摸索瞭多年的學習者，我深知數學在其中扮演著何其重要的角色。然而，市麵上許多關於醫學數學的書籍，要麼過於晦澀難懂，要麼流於錶麵，無法真正觸及問題的核心。我一直渴望找到一本能夠清晰地闡釋高等數學概念如何應用於醫學研究和臨床實踐的著作。當我拿到這本《醫用高等數學》時，內心的期待感油然而生。我迫切地希望它能為我打開一扇新的大門，讓我能夠更深入地理解那些隱藏在疾病診斷、藥物研發、醫學影像處理背後的數學原理。這本書的排版布局也十分考究，每一章節的劃分都顯得邏輯嚴謹，理論知識與實際應用的結閤點也預示著其內容的實用性。我非常期待能夠從中學習到如何運用微積分、綫性代數、概率統計等高等數學工具，來解決我們在日常工作中遇到的各種復雜問題。比如，在分析大量的臨床試驗數據時，如何通過統計學模型來評估藥物療效的顯著性；在理解醫學影像的成像原理時，如何運用傅裏葉變換來解析圖像的細節；甚至在模擬人體生理係統的動態變化時，如何通過微分方程來建立精確的模型。我希望能從這本書中找到解答這些睏惑的鑰匙，提升我的科研能力和臨床決策的科學性。這本書的厚度也足以證明其內容的豐富性，我已準備好沉浸其中，享受這場知識的盛宴。
评分這本書的插圖和圖錶質量都非常高，清晰直觀地展示瞭復雜的數學概念和醫學應用場景。我特彆期待書中關於“概率推斷與貝葉斯網絡”的章節。在醫學診斷和風險評估中，概率推斷扮演著至關重要的角色。我希望能瞭解，如何構建貝葉斯網絡來描述疾病的因果關係，並利用它來進行診斷推理。例如，如何根據患者的癥狀和體徵，推斷其患某種疾病的概率。我也對書中關於“隱馬爾可夫模型（HMM）”的應用感興趣，這種模型在分析時間序列數據，如基因序列或蛋白質序列時非常有用。我希望能夠理解HMM的原理，以及如何將其應用於識彆生物標記物或預測基因功能。此外，我對書中關於“信息論”在生物醫學中的應用也感到好奇。信息熵、互信息等概念，在分析基因組數據、蛋白質相互作用網絡等方麵有著重要的意義。我希望這本書能夠清晰地解釋這些概念，並提供相關的應用實例。這本書無疑將為我提供一個堅實的理論基礎，以應對復雜多變的生物醫學數據。
评分這本書的選題非常具有前瞻性，它關注的不僅是數學在傳統醫學領域的應用，還延伸到瞭現代生物醫學研究的前沿。我非常感興趣的是關於“機器學習與深度學習在醫學中的應用”的章節。隨著大數據時代的到來，機器學習和深度學習技術在醫學影像識彆、疾病診斷、藥物發現等領域展現齣巨大的潛力。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹這些技術背後的數學原理，例如神經網絡的結構和反嚮傳播算法，支持嚮量機（SVM）的原理，以及隨機森林等集成學習方法。我希望能夠理解，這些算法是如何從大量的醫學數據中學習規律，並做齣預測或分類的。書中能否提供一些實際的案例，展示如何利用這些技術來解決具體的醫學問題，例如通過深度學習模型來自動識彆X光片中的肺炎病竈，或者利用機器學習算法來預測患者對某種藥物的反應。我還需要瞭解，在應用這些技術時，需要注意哪些數學上的細節和挑戰。這本書的齣現，無疑為我深入理解和應用這些前沿技術提供瞭寶貴的指導。
评分這本書的裝幀設計非常精緻，紙張的質量也很好，拿在手裏有一種厚重感，這預示著其內容的深度和嚴謹性。作為一個對統計學在醫學研究中應用特彆感興趣的讀者，我非常期待書中關於“假設檢驗”和“置信區間”的詳細闡述。在解讀醫學研究論文時，這些概念是理解研究結果是否可靠的關鍵。我希望能從中學習到如何正確地選擇和應用各種統計檢驗方法，例如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，以及如何準確地解釋p值和置信區間的含義。此外，我也對“迴歸分析”部分寄予厚望。無論是綫性迴歸還是邏輯迴歸，它們在預測疾病發生風險、評估治療效果等方麵都發揮著重要的作用。我希望這本書能夠詳細介紹這些模型的構建過程，以及如何評估模型的擬閤優度。我對書中關於“貝葉斯統計”的介紹也充滿好奇，這種統計學方法在臨床診斷和個性化治療中越來越受到重視。我希望能瞭解貝葉斯定理的原理，以及如何將其應用於更新疾病診斷的概率。總而言之，我希望通過這本書，能夠真正掌握統計學工具，使其成為我進行科學研究和解讀醫學文獻的利器，提升我工作的嚴謹性和科學性。
评分這本書的參考文獻列錶非常詳盡，這錶明作者在寫作過程中做瞭大量的研究，並參考瞭許多前沿的學術文獻。我非常關注書中關於“不確定性量化與傳播”的部分。在醫學領域，許多測量結果和預測模型都存在不確定性，如何有效地量化和傳播這些不確定性，對於做齣可靠的臨床決策至關重要。我希望這本書能夠介紹一些常用的不確定性量化方法，例如濛特卡洛模擬、區間分析等，並說明它們在醫學領域的應用。例如，如何利用濛特卡洛方法來模擬藥物在體內的分布，並量化其不確定性。我也對書中關於“感受性分析”的介紹感興趣，這是一種評估模型參數對輸齣結果影響的方法。我希望能夠瞭解，如何利用感受性分析來識彆影響疾病預測的關鍵因素，並優化模型參數。此外，我對書中關於“最優化方法在臨床決策中的應用”也充滿期待，例如如何利用綫性規劃或整數規劃來優化醫療資源的分配，或者如何利用動態規劃來製定個性化的治療方案。這本書的深入探討，將極大地提升我的決策能力。
评分什麼垃圾，老娘隻怕要掛！老娘學醫學高數乾嘛乾嘛乾嘛，哪個傻逼想不通齣這種書！
评分OMG，這個真心沒法評分，考瞭67分，直接拉低瞭整個績點，然而我還不敢申請重修，我怕重修掛瞭....我的數學真的是爛到沒邊瞭，我自己都懷疑我數學為什麼會這麼差，大一開這門課的時候我的心拔涼拔涼的，不停的碎碎念為什麼大學瞭還是逃不過數學，為瞭學這個高等數學我可真是費瞭好多功夫啊，上課認真聽做筆記課後題全做瞭訂正瞭，公式全背瞭，考試全寫滿瞭，好在過瞭，感謝老師讓我過瞭。後來聽同學說他們同濟版的綫性代數纔是最難的，我們的醫用高等數學算是最簡單的，我......好吧，感謝考研不考數學。
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