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出版者:

作者:伊茨耶夫

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2011-6

价格:78.00元

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isbn号码:9787030313812

丛书系列:国外数学名著系列（影印版）

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探索宇宙的奥秘：天体物理学前沿进展 图书简介 本书是一部全面而深入探讨现代天体物理学前沿领域的专著。它旨在为对宇宙演化、基本物理定律在极端环境下的体现以及宇宙学最新发现感兴趣的读者，提供一个清晰、严谨且富有启发性的视角。我们不会触及任何关于生物信息学或数学方法在生物学中应用的内容，而是将全部篇幅聚焦于浩瀚宇宙的物理学本质。 第一部分：恒星的诞生、生命与死亡 本书的第一部分将引人入胜地剖析恒星的完整生命周期，从分子云的引力坍缩到超新星爆发的壮丽终结。 1. 恒星形成与早期演化： 我们将从星际介质的性质入手，探讨低温、低密度的气体云如何克服热压力和湍流，启动引力不稳定性，最终形成原恒星。深入分析赫罗图（H-R Diagram）的构建基础，解释主序星阶段的能量来源——氢核聚变，并讨论不同初始质量恒星的寿命差异。 2. 恒星内部结构与能量传输： 详细阐述恒星内部的流体静力学平衡方程、辐射、对流和中微子输运机制。通过详细的数值模型分析，展示恒星核心的温度、密度梯度如何精确调控聚变反应速率，确保恒星能够稳定发光数十亿年。对于年轻的、低质量恒星，我们将探讨褐矮星的特性及其与行星的界限。 3. 演化末期与致密天体： 恒星耗尽核心燃料后的命运是本书的重点之一。对于太阳质量级别的恒星，我们将解析红巨星分支的膨胀、氦闪现象，以及随后形成的白矮星及其冷却路径。对于大质量恒星，重点将放在核合成的晚期阶段，如碳、氖、氧、硅聚变壳层的复杂结构，以及最终不可避免的核心铁核的形成。本书将详尽介绍导致II型超新星爆发的激波反弹机制，并解释元素在瞬间合成的核合成过程（快速中子俘获过程，r-过程）。 4. 中子星与黑洞的物理学： 深入探讨超新星遗迹——中子星的内部物理状态。我们将讨论简并压力如何对抗引力，介绍托尔曼-奥本海默-沃尔科夫（TOV）方程，并探讨夸克星等假设的极端状态。随后，本书将转入对黑洞的几何学描述，基于广义相对论，详细解释史瓦西解和克尔解的特性，如事件视界、奇点和能层（Ergosphere）。脉冲星作为快速旋转的中子星，其辐射机制和磁场结构也将得到细致的分析。 第二部分：星系动力学与结构形成 本部分将视角拓展到恒星的集合体——星系，探讨它们如何形成、演化，以及在宇宙网中的分布规律。 1. 银河系与邻近星系： 对我们所在的银河系进行细致的“体检”，包括盘面结构、核球、晕区的组分、运动学特征，以及银河系暗物质晕的质量分布模型。接着，我们将研究本星系群（Local Group）的结构，重点分析仙女座星系（M31）与银河系的未来碰撞轨迹及动力学影响。 2. 星系分类与形态演化： 遵循哈勃序列（Hubble Sequence），系统介绍旋涡星系、椭圆星系、不规则星系的形成机制。着重讨论星系合并（Major and Minor Mergers）在塑造现代星系形态中的核心作用，以及此过程如何影响恒星形成历史和中心超大质量黑洞的活动性。 3. 星系团与宇宙大尺度结构： 探讨星系如何聚集形成星系团和超星系团。分析星系团的动力学平衡（维里定理的应用），并介绍星系团中热气体的X射线辐射性质。我们将构建宇宙网（Cosmic Web）模型，解释暗物质晕如何作为引力骨架，主导了物质在宇宙中的聚集和分布。 第三部分：现代宇宙学：从大爆炸到暗能量 本部分聚焦于对整个宇宙进行数学和物理模型的描述，探讨宇宙的起源、演化历史及最终命运。 1. 广义相对论与弗里德曼方程： 本章将奠定现代宇宙学的理论基础，推导并阐释弗里德曼-勒梅特-罗伯逊-沃尔克（FLRW）度规，详解描述宇宙膨胀的弗里德曼方程。通过分析物质、辐射和暗能量在不同宇宙时期的主导作用，解释宇宙尺度的演化历史。 2. 标准宇宙学模型（$Lambda$CDM）： 深入剖析目前最成功的宇宙学模型——包含冷暗物质和宇宙学常数（暗能量）的模型。本书将详细介绍关键的观测证据，包括宇宙微波背景辐射（CMB）的各项异性、大尺度结构（LSS）的功率谱，以及Ia型超新星对宇宙加速膨胀的揭示。 3. 暴胀理论与早期宇宙： 探讨大爆炸模型面临的视界问题、平坦性问题和磁单极子问题，并详细介绍暴胀理论（Inflation）如何优雅地解决这些难题。我们将分析暴胀结束后，宇宙如何从极热、极密的状态冷却下来，经历重子生成和原初核合成（BBN）的过程，解释轻元素（氢、氦、锂）的丰度观测如何精确地验证了BBN模型。 4. 暗物质与暗能量的本质探究： 尽管本书不对生物信息学或交叉学科进行讨论，但对理解宇宙物理至关重要的两大谜团——暗物质和暗能量——的物理性质和观测约束将给予充分的篇幅。对于暗物质，我们将回顾弱相互作用大质量粒子（WIMPs）等候选者，并讨论直接和间接探测的实验进展。对于暗能量，我们将分析其方程状态参数（$w$）的测量结果，并讨论其可能代表的标量场或爱因斯坦引力理论的修改。 结语：面向未来的观测与理论挑战 本书的最后部分将展望天体物理学和宇宙学面临的最前沿挑战，包括引力波天文学（如LIGO/Virgo/KAGRA的最新发现）、詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）对早期星系形成的新见解，以及对量子引力理论如何统一宇宙学和粒子物理学的探索。 目标读者： 本书适合具有扎实物理学基础（包括经典力学、电磁学、热力学和基础量子力学）的本科高年级学生、研究生以及对宇宙学和天体物理学有浓厚兴趣的专业研究人员。本书旨在提供一个基于严格物理学框架的、对现代天体物理学全景的深刻理解。

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《生物信息学中的数学方法引论》这本书，为我这样一位试图在生物信息学领域深耕的研究者，提供了一套系统而扎实的数学基石。我深知，生物学数据的爆炸式增长，使得传统的生物学研究方法已不足以应对，而数学和计算工具则成为了我们解读这些海量数据的关键。然而，如何有效地掌握这些工具，一直是摆在我面前的一道难题。这本书的出现，恰好为我指明了方向。我非常看重书中关于概率论和统计推断的讲解，因为在进行实验设计、数据分析以及结果解读时，这些知识是不可或缺的。我希望书中能够通过丰富的案例，展示如何运用概率模型来描述生物现象，如何进行有效的统计检验，以及如何科学地评估实验结果的可靠性。例如，在基因组学研究中，如何利用统计方法来识别突变位点，或者在蛋白质组学研究中，如何利用概率模型来推断蛋白质的相互作用。此外，我对书中关于微积分和优化方法在生物信息学中的应用也充满期待，例如如何利用微积分来分析反应速率，或者如何利用优化算法来解决序列比对问题。这本书的出版，无疑将极大地提升我在生物信息学领域的研究能力，让我能够更精准、更深入地理解和分析生命现象。

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作为一名资深的生物信息学研究者，我一直在寻找一本能够系统性梳理和总结生物信息学中关键数学方法的书籍。《生物信息学中的数学方法引论》这本书，恰好满足了我的这一需求。我深知，生物信息学的发展离不开数学工具的支撑，从早期的序列比对算法到如今的复杂系统生物学建模，数学始终扮演着核心角色。这本书的出版，无疑为我们提供了一个宝贵的学习和参考资源。我特别关注书中关于图论在网络生物学中的应用，例如如何利用图算法来分析基因调控网络或蛋白质相互作用网络，以及如何从中发现重要的生物通路或功能模块。我希望书中能够深入探讨相关的算法，并提供一些实际的案例分析，帮助我们更好地理解这些网络结构的生物学意义。此外，我对书中关于信息论在生物信息学中的应用也充满了期待，例如信息熵在序列分析中的作用，或者互信息在基因共表达分析中的应用。我相信，通过对这些数学工具的深入理解，能够帮助我们更有效地从海量数据中提取有价值的信息。这本书的结构和内容安排，看起来非常全面，并且注重理论与实践的结合。我希望通过阅读这本书，能够进一步巩固和拓展我在生物信息学领域的数学功底，并能够将其应用于解决更具挑战性的科学问题。

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这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越生物信息学这片看似复杂但充满魅力的数学迷宫。我一直觉得，生物学研究的终极目标是理解生命活动的本质，而如今，海量生物数据的出现，使得数学成为了我们解读这些数据的关键钥匙。然而，对于我这样背景的科研人员来说，如何有效地掌握和运用这些数学工具，一直是一个不小的挑战。《生物信息学中的数学方法引论》这本书，似乎恰好填补了我在这方面的知识空白。它的章节设置非常合理，从最基础的概率论和统计学开始，循序渐进地引入更高级的数学概念，比如线性代数在数据降维和模式识别中的应用，或者优化方法在模型参数估计上的作用。我尤其感兴趣的是书中关于机器学习算法的介绍，因为近年来机器学习在生物信息学领域的应用越来越广泛，从疾病诊断到药物研发，都离不开它的身影。我希望这本书能够详细讲解几种核心的机器学习算法，并结合生物信息学的具体问题，给出清晰的应用实例。例如，如何利用支持向量机或决策树来分类基因型，或者如何使用聚类算法来发现新的基因功能模块。我不仅仅希望了解算法的原理，更希望知道如何在实际操作中运用它们，比如如何选择合适的模型参数，如何评估模型的性能。书中的示例代码或者伪代码如果能得到说明，那将是锦上添花。我相信，通过对这本书的学习，我能够更深入地理解生物数据的内在结构，更有效地设计和实现数据分析方案，最终提升我的研究水平。

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我一直认为，数学是生物信息学研究的灵魂，而《生物信息学中的数学方法引论》这本书，则如同解剖这灵魂的绝佳指南。我之前在阅读一些生物信息学的论文时，常常会被那些复杂的数学符号和公式所困扰，感觉自己像是隔着一层窗户纸，无法真正触及到问题的本质。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗户。我特别期待书中关于线性代数在生物数据分析中的应用，例如如何利用矩阵运算来处理基因表达数据，或者如何利用奇异值分解（SVD）来进行降维和特征提取。我希望书中能够通过生动的例子，展示线性代数在解决生物信息学问题中的强大威力。此外，我对书中关于信息论的内容也充满好奇，例如信息熵在序列比对中的作用，或者互信息在基因调控网络分析中的应用。我希望书中能够深入浅出地讲解这些概念，并展示它们如何帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。这本书的结构设计非常紧凑，内容涵盖广泛，理论与实践并重。我期待通过对这本书的学习，能够构建起一套完整的数学知识体系，从而更有效地分析生物数据，并推动我的科研工作向前发展。

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我一直对数学与生物学的交叉领域感到着迷，尤其是生物信息学，它在现代生命科学研究中扮演着越来越重要的角色。《生物信息学中的数学方法引论》这本书，就像一扇通往这个精彩世界的大门，让我充满了探索的欲望。我之前在学习一些生物信息学算法时，常常会遇到晦涩难懂的数学公式，这让我感到非常困惑。我希望这本书能够系统地梳理这些数学概念，并用清晰易懂的语言进行解释，帮助我理解它们的内在逻辑。我特别期待书中关于概率统计的部分，因为在处理生物实验数据时，如何进行科学的统计推断，如何理解各种统计检验的含义，这些都是至关重要的。我希望书中能够通过生动的例子，展示概率论和统计学在基因组学、转录组学等领域中的实际应用。例如，如何利用概率模型来预测基因功能，或者如何利用统计方法来识别差异表达基因。同时，我对书中关于优化方法在生物信息学中的应用也充满好奇，例如如何利用动态规划算法来解决序列比对问题，或者如何利用机器学习算法来构建预测模型。我希望这本书能够帮助我建立起一种“数学思维”，能够将生物学问题抽象成数学模型，并运用数学工具来解决它们。这本书的出版，无疑为广大生物学研究者提供了一个宝贵的学习资源。

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生物信息学是一个跨学科的领域，而数学正是连接生物学与计算机科学的关键桥梁。《生物信息学中的数学方法引论》这本书，正是这样一本旨在弥合鸿沟的力作。我一直认为，要真正理解生物信息学中的各种算法和模型，必须深入理解其背后的数学原理。然而，市面上很多书籍往往过于侧重某一方面，或者内容过于浅显，无法满足深入学习的需求。当我了解到这本书的内容时，我感到非常振奋。它系统地介绍了生物信息学中所需的各种数学方法，并将其与具体的生物学问题相结合。我特别期待书中关于概率模型和统计推断的内容，例如贝叶斯定理在序列分析中的应用，或者隐马尔可夫模型在基因识别中的作用。我希望书中能够通过清晰的图示和详实的推导，帮助我理解这些模型的建立过程及其生物学意义。同时，我对书中关于优化理论的介绍也充满了期待，因为许多生物信息学问题都可以归结为优化问题，例如序列比对中的动态规划，或者蛋白质折叠中的能量最小化。我希望书中能够详细讲解这些优化算法的原理，并展示它们在实际问题中的应用。这本书的出版，对于那些希望深入理解生物信息学核心方法的研究者来说，无疑是一个不可多得的学习资源。

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对于像我这样，在传统生物学研究背景下，希望转向生物信息学领域的科研人员来说，《生物信息学中的数学方法引论》这本书，无疑是一份珍贵的“敲门砖”。我一直觉得，生物信息学研究的核心竞争力，很大程度上体现在对数学工具的掌握和运用上。这本书，正是直面这一核心挑战。我迫切希望通过这本书，能够系统地学习和掌握生物信息学研究中常用的数学概念和方法。我尤其关注书中关于统计建模的章节，因为在处理生物学实验数据时，建立恰当的统计模型是进行有效分析的基础。我希望书中能够详细讲解各种统计模型，例如线性回归、逻辑回归、广义线性模型等，并结合生物信息学的实际应用，如基因表达调控、疾病风险预测等，给出清晰的解释和示例。同时，我对书中关于图论在生物信息学中的应用也充满期待，例如如何利用图论来分析基因调控网络、信号转导通路，以及如何从中发现关键的调控节点或疾病通路。我希望这本书能够提供直观的图示和算法解释，帮助我理解这些网络结构的生物学意义。这本书的出版，为我提供了一个系统学习生物信息学数学方法的框架，我期待通过它，能够为我的研究生涯开启新的篇章。

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我是一名刚入行生物信息学领域的博士研究生，对于如何将生物学问题转化为数学模型，以及如何利用数学工具来解决这些问题，我感到非常迷茫。我的导师推荐我阅读《生物信息学中的数学方法引论》，当我拿到这本书时，首先被其详实的目录所吸引。从概率统计的基本概念，到线性代数在生物数据分析中的应用，再到优化方法和信息论在生物信息学中的独特贡献，这本书几乎涵盖了该领域所需的关键数学知识。我特别期待书中关于统计推断的部分，因为在处理实验数据时，如何进行科学的假设检验、如何构建和解读置信区间，这些都是我急需掌握的技能。同时，我对书中可能涉及到的高维数据处理方法也充满好奇，例如主成分分析（PCA）和多维缩放（MDS），它们在降维和可视化生物学数据方面扮演着重要角色。我希望这本书能够通过生动的例子，帮助我理解这些方法的原理及其局限性。另外，生物信息学中很多问题都可以看作是优化问题，例如序列比对中的动态规划算法，或者蛋白质结构预测中的能量最小化。我希望书中能够详细阐述这些优化方法的思想，并提供实际的应用案例。这本书不仅仅是数学知识的堆砌，更重要的是它如何将这些数学知识与生物学的实际应用紧密联系起来。我期待通过这本书的学习，能够培养出一种“数学思维”，能够用数学的视角去审视和解决生物学问题，最终成为一名更优秀的生物信息学研究者。

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在我接触《生物信息学中的数学方法引论》这本书之前，我对生物信息学中的数学部分一直存在着一种“敬而远之”的态度。总觉得那些复杂的公式和算法离我遥远，但随着研究的深入，我越来越发现，没有扎实的数学基础，很难在这个领域走得更远。这本书的出现，就像一股清流，让我看到了理解这些数学方法的希望。我被其严谨的目录结构所吸引，从概率论、统计学，到线性代数、微积分，再到更高级的优化理论和信息论，几乎囊括了生物信息学研究中常用的数学工具。我特别关注书中关于统计学习和机器学习的章节，因为在处理高通量的生物数据时，这些技术显得尤为重要。我希望书中能够详细讲解一些经典的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，并结合生物信息学的实际问题，如分类、回归、聚类等，给出具体的应用案例。例如，如何利用机器学习算法来预测蛋白质的结构和功能，或者如何识别与疾病相关的基因。我期待书中能够提供一些伪代码或者示例代码，以便我能够更直观地理解算法的实现过程。这本书的出版，无疑将极大地帮助我提升在生物信息学数据分析方面的能力，让我能够更自信地面对未来的研究挑战。

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初次拿到《生物信息学中的数学方法引论》这本书，我的心情是既期待又略带忐忑。生物信息学这个领域本身就对数学能力有较高的要求，而“数学方法”这四个字更是直接点明了本书的重点。我是一位正在生物学领域深入研究的学生，虽然在本科阶段接触过一些基础的统计学和线性代数，但对于如何将其融汇贯通到复杂的生物数据分析中，我总感到力不从心。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的排版和适中的字体，这让我感觉阅读起来不会有太大的负担。我迫不及待地翻阅了目录，看到诸如概率论、统计推断、线性代数、优化方法、信息论、机器学习等章节，心中涌起一股强烈的学习欲望。我想，如果这本书能够系统地、深入浅出地讲解这些数学工具在基因组学、蛋白质组学、系统生物学等领域的应用，那对我未来的科研之路将是巨大的助力。我特别关注那些与我研究方向相关的章节，例如序列比对中的统计模型、基因表达数据分析中的降维技术、生物网络分析中的图论应用等等。我希望这本书不仅仅是罗列数学公式和定理，更重要的是能够清晰地阐释“为什么”要用这些方法，“如何”去应用它们，以及“在什么情境下”这些方法最有效。我期待这本书能够给我带来一种“豁然开朗”的感觉，让我能够更自信地面对那些看起来令人生畏的生物数据。同时，我也希望书中能有一些经典的案例分析，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合起来，真正理解数学的力量如何驱动着现代生物学的进步。这本书的封面设计也给我留下了深刻的印象，简约而不失专业感，仿佛在预示着内容的严谨与深度。我憧憬着通过这本书的学习，能够掌握一套扎实的数学工具箱，从而在生物信息学的广阔天地里，找到属于自己的那片沃土。

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