دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: زیست شناسی ویرایش: 1 نویسندگان: Darren J. Wilkinson سری: ISBN (شابک) : 1584885408, 9781584885405 ناشر: Chapman and Hall/CRC سال نشر: 2006 تعداد صفحات: 272 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 28 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب مدل سازی تصادفی برای زیست شناسی سیستم ها (زیست شناسی ریاضی و محاسباتی Chapman & Hall CRC): رشته های زیستی، روش های ریاضی و مدل سازی در زیست شناسی
در صورت تبدیل فایل کتاب Stochastic Modelling for Systems Biology (Chapman & Hall CRC Mathematical & Computational Biology) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدل سازی تصادفی برای زیست شناسی سیستم ها (زیست شناسی ریاضی و محاسباتی Chapman & Hall CRC) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
اگرچه مدلهای جنبشی تصادفی به طور فزایندهای به عنوان بهترین راه برای نمایش و شبیهسازی شبکههای ژنتیکی و بیوشیمیایی پذیرفته میشوند، اکثر محققان در این زمینه دانش محدودی از نظریه فرآیند تصادفی دارند. فرمالیسم فرآیندهای تصادفی پایهای زیبا، ظریف و منسجم برای سینتیک شیمیایی فراهم میکند و نظریههای مرتبط زیادی وجود دارد که هر ذره به اندازه مدلهای قطعی پیوسته مرسوم قدرتمند و ظریف هستند. زمان مناسبی برای یک متن مقدماتی است که از این منظر نوشته شده است. مدلسازی تصادفی برای زیستشناسی سیستمها با استفاده از نمونههایی که برای محققان زیستشناسی سیستمها آشنا هستند، مقدمهای در دسترس برای مدلسازی تصادفی ارائه میکند. نویسنده با تمرکز بر شبیه سازی کامپیوتری، استفاده از فرآیندهای تصادفی را برای مدل سازی سیستم های بیولوژیکی بررسی می کند. او درک جامعی از مدلسازی جنبشی تصادفی شبکههای بیولوژیکی در زمینه زیستشناسی سیستمها ارائه میکند. این متن آخرین تکنیکهای شبیهسازی و مواد تحقیقاتی مانند استنتاج پارامترها را پوشش میدهد و شامل مثالها و شکلهای بسیاری و همچنین کد نرمافزار به زبان R برای کاربردهای مختلف است. نویسنده ضمن تأکید بر روشهای احتمالی و تصادفی لازم، رویکردی کاربردی، ریشهیابی را در پیش گرفته است. توسعه نظری او در بحث در مورد کاربرد مورد نظر. این کتاب که با هدف خودآموزی نوشته شده است، شامل فصول فنی است که به مشکلات دشوار استنتاج برای مدلهای جنبشی تصادفی از دادههای تجربی میپردازد. این کتاب با ارائه اطلاعات پسزمینه کافی برای دسترسی به موضوع برای افراد غیرمتخصص، ادبیات نسبتاً متنوعی را در یک منبع منسجم مناسب و از لحاظ نشانهگذاری ادغام میکند.
Although stochastic kinetic models are increasingly accepted as the best way to represent and simulate genetic and biochemical networks, most researchers in the field have limited knowledge of stochastic process theory. The stochastic processes formalism provides a beautiful, elegant, and coherent foundation for chemical kinetics and there is a wealth of associated theory every bit as powerful and elegant as that for conventional continuous deterministic models. The time is right for an introductory text written from this perspective. Stochastic Modelling for Systems Biology presents an accessible introduction to stochastic modelling using examples that are familiar to systems biology researchers. Focusing on computer simulation, the author examines the use of stochastic processes for modelling biological systems. He provides a comprehensive understanding of stochastic kinetic modelling of biological networks in the systems biology context. The text covers the latest simulation techniques and research material, such as parameter inference, and includes many examples and figures as well as software code in R for various applications.While emphasizing the necessary probabilistic and stochastic methods, the author takes a practical approach, rooting his theoretical development in discussions of the intended application. Written with self-study in mind, the book includes technical chapters that deal with the difficult problems of inference for stochastic kinetic models from experimental data. Providing enough background information to make the subject accessible to the non-specialist, the book integrates a fairly diverse literature into a single convenient and notationally consistent source.