Applying Maths in the Chemical and Biomolecular Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Beddard, Godfrey

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2008-3

价格:$ 79.04

装帧:

isbn号码:9780199230914

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 化学
• 生物分子科学
• 应用数学
• 物理化学
• 生物化学
• 计算化学
• 建模
• 数据分析
• 科学计算

好的，以下是一份关于一本名为《Applying Maths in the Chemical and Biomolecular Sciences》的图书的详细简介，该简介旨在涵盖该领域的核心内容，同时避免提及您提供的特定书名。 --- 书名：数学方法在化学与生物分子科学中的应用 内容简介 本书旨在为化学、生物化学、生物物理学以及相关生命科学领域的学生、研究人员和从业者提供一套全面且实用的数学工具和概念框架，用以理解、建模和解决该领域中复杂的定量问题。随着科学研究的深入，实验数据日益庞大和复杂，对精确的数学描述和分析能力的需求也变得至关重要。本书不侧重于纯粹的数学理论证明，而是强调这些数学工具如何具体地转化为解决实际科学问题的有效手段。 全书结构清晰，从基础概念的复习和巩固开始，逐步深入到高级的应用领域。它力求在严谨性与可操作性之间找到完美的平衡，确保读者在掌握必要数学技能的同时，能够将这些知识无缝地应用于其专业领域。 第一部分：基础数学工具与模型构建 本部分首先回顾了化学与生物分子科学研究中不可或缺的基础数学知识。内容涵盖微积分在描述变化率和累积效应中的应用，特别是对于反应动力学、浓度梯度以及热力学过程的描述。偏微分方程（PDEs）的基础概念被引入，为理解空间和时间依赖性的物理化学过程奠定基础，例如扩散现象和分子迁移。 线性代数是理解和处理多维数据、系统分析以及量子化学中的核心工具。本部分详细阐述了矩阵运算、特征值与特征向量在化学平衡、光谱分析以及结构建模中的应用。此外，复数、向量代数和概率论的基础知识也被系统地梳理，特别是概率论在统计热力学和分子集合行为描述中的重要性。 第二部分：动力学、反应与传输过程的数学描述 本部分的核心聚焦于化学和生物系统中的动态过程。反应速率论是关键内容之一，本书详细讨论了微分方程如何被用来建立和求解描述单分子、串联反应和竞争性反应的动力学模型。读者将学习如何通过模型的拟合来确定反应级数、速率常数以及活化能。 传输现象（Mass Transfer and Transport Phenomena）是理解生物和化学系统中物质分布的关键。扩散方程（Fick’s Laws）和对流-扩散方程在描述细胞内物质运输、酶催化反应器设计以及生物膜上的物质交换方面得到了深入探讨。此外，本部分还涉及了非线性动力学，包括极限环和混沌理论在某些复杂生物过程（如振荡反应）中的潜在应用。 第三部分：统计力学与分子系统建模 理解宏观性质如何从微观分子行为中涌现，是现代物理化学的核心挑战。本部分深入探讨了统计力学的基础，包括系综理论（正则、巨正则系综）以及它们如何导出热力学基本方程。玻尔兹曼分布、配分函数及其在计算平衡常数、蒸汽压和溶解度等热力学量中的应用被详尽解析。 在分子层面上，本书介绍了蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟和分子动力学（Molecular Dynamics, MD）的基本算法原理。这些计算方法被用来模拟原子和分子的随机运动、能量最小化、构象搜索以及预测材料和溶液的结构性质。读者将了解如何设置模拟参数，并对输出数据进行有效的统计分析。 第四部分：光谱学、结构分析与数据处理 现代化学与生物分子科学高度依赖于光谱数据。本部分讲解了傅里叶变换（Fourier Transforms）在处理核磁共振（NMR）、红外（IR）和质谱（MS）数据中的核心作用，阐释了如何利用傅里叶分析将时间域或空间域信号转换为频率域信息以进行结构解析。 此外，本部分还涵盖了误差分析、回归分析和最小二乘法在实验数据拟合中的应用。如何科学地评估实验数据的可靠性、区分信号与噪声，以及如何使用多变量分析技术（如主成分分析 PCA）来处理复杂的高维光谱数据集，是本部分的重要内容。针对特定应用，如X射线晶体学和冷冻电镜（Cryo-EM）数据处理中涉及的傅里叶变换与逆变换的应用，也进行了相应的介绍。 第五部分：生物分子系统的数学视角 最后，本书将焦点投向生物分子科学这一前沿领域。分子生物学的许多过程本质上是信息处理和系统控制的过程。本部分详细分析了酶促反应动力学（Michaelis-Menten机制及其变体），并扩展到代谢网络和信号转导网络的建模。使用图论和网络分析工具来理解生物大分子相互作用网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络）的拓扑结构和功能，是本部分的一个亮点。 在生物物理学方面，本书讨论了拉伸聚合物（如DNA和蛋白质）的统计力学模型，以及如何利用熵和自由能原理来解释生物分子的折叠、结合与识别过程。 总结 本书的特点在于其强烈的应用导向性。它不仅提供了必要的数学公式和方法，更重要的是，指导读者如何“思考”这些数学工具在具体的化学与生物分子问题中的意义。通过大量的、源自真实研究案例的例题和练习，读者将被培养成能够熟练运用数学语言来描述、预测和创新性解决复杂科学问题的复合型人才。掌握这些技能，是成为现代科学研究中一名有效工作者的关键所在。

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