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商品の説明
内容紹介
幅広い生命科学のなかで,生命現象の本質を数理モデルとしてとらえる分野における,はじめての体系的教科書。大学学部1年生レベルの数学で読めるよう配慮し,生物学・生命科学を学ぶ学生が興味をもつようなトピックスを網羅した。扱う対象は概日リズム,パターン形成,発生,成長戦略,性の進化,ゲノム刷り込み,発癌などから森林動態に至るまで幅広い。これら生命現象の理解が,数学を用いることでどのように進むかを具体的に示した。
各章は安定性,反応拡散系,格子モデル,カオスとカオス結合系,動的最適化,ゲーム理論,量的遺伝,確率過程などの数理的手法にそれぞれ対応している。各数理的手法が直観的に理解できるように工夫した。基礎から学びたい読者のために,各章末には演習問題・付録・参考文献をつけた。
本書を一読すれば生命科学のモデリングに役立つ数理的手法に親しめるようになるだろう。
各章は安定性,反応拡散系,格子モデル,カオスとカオス結合系,動的最適化,ゲーム理論,量的遺伝,確率過程などの数理的手法にそれぞれ対応している。各数理的手法が直観的に理解できるように工夫した。基礎から学びたい読者のために,各章末には演習問題・付録・参考文献をつけた。
本書を一読すれば生命科学のモデリングに役立つ数理的手法に親しめるようになるだろう。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
巌佐 庸
1975年京都大学理学部卒業。1980年京都大学大学院理学研究科修了(理学博士)。1981年スタンフォード大学、コーネル大学研究員。1985年九州大学理学部助手。1992年九州大学理学部教授。2000年改組により現職。2003年第1回生態学会賞受賞。2003年第3回木村資生記念学術賞受賞。2006年アメリカ芸術科学アカデミー外国人名誉会員。現在:九州大学大学院理学研究院教授。Journal of Theoretical Biology編集委員長、ほか約10誌の編集委員。専門:数理生物学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1975年京都大学理学部卒業。1980年京都大学大学院理学研究科修了(理学博士)。1981年スタンフォード大学、コーネル大学研究員。1985年九州大学理学部助手。1992年九州大学理学部教授。2000年改組により現職。2003年第1回生態学会賞受賞。2003年第3回木村資生記念学術賞受賞。2006年アメリカ芸術科学アカデミー外国人名誉会員。現在:九州大学大学院理学研究院教授。Journal of Theoretical Biology編集委員長、ほか約10誌の編集委員。専門:数理生物学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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11 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
数理モデルで感染症を理解する事が必要だ、という認識から、本書を購読しました。
数式も丁寧に解説されています。
慢性骨髄性白血病にたいするイマチニブの効果についてのPNASの報告に関する解説も適切です。
もうひとつの先生の著作である、数理生物学入門とあわせて読みましょう。
理解が深まります。
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理解が深まります。
4 人中、4人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
この本では、サーカヂィアンリズム、体色の縞模様形成、発生での形態形成、森林の空間動態、樹木の一斉開花、生活史の繁殖成長の最適スケジュール、有性生殖のゲーム、ゲノム刷り込みや血縁淘汰、そして発ガンの確率モデルと多様な対称が取り上げられている。興味深いのは、それぞれの章が、別の学モデリングの手法を解説していることである。微分方程式系、反応拡散方程式、カオス結合系、動的最適化、ゲーム、量的進化学、確率過程などとあげていくと、生命科学や生物学を理解するために必要十分な数学のレンジが示されているといってよい。本書だけでそれらを学ぶことはできないと思うが、それぞれの数学的なモデリングがどのような状況で力を発揮するのかが懇切丁寧に解説され、数学の直感的理解、そして生物学や生命科学の基本を数学的概念でつかめることが優しい言葉で解説されている。数理モデルやシミュレーションをもちいて生命に迫ることの魅力をみせるための本なのだ。この本で新しい分野の魅力を感じた読者は、さらにそれぞれの数学の勉強をするか、それとも専門家に聞いてみるかをするのがよい。全ての章が著者とその共同研究者のオリジナルな研究を紹介することになることである。これは、どう考えても普通ではでkることではない。幅広い著者の研究が、これだけ広い分野をカバーしていることには驚かされる。
9 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
体内リズムとか、シマウマの縞、ブナの成り年、熱帯魚の性転換、ガンなどさまざまな話題が分かりやすい数学で説明される。これからの生物学はこうなるのか。
リストマニア
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