Dynamic Models in Biology (eBook)

eBook Download: EPUB
2011
352 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-1-4008-4096-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Dynamic Models in Biology - Stephen P. Ellner, John Guckenheimer
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From controlling disease outbreaks to predicting heart attacks, dynamic models are increasingly crucial for understanding biological processes. Many universities are starting undergraduate programs in computational biology to introduce students to this rapidly growing field. In Dynamic Models in Biology, the first text on dynamic models specifically written for undergraduate students in the biological sciences, ecologist Stephen Ellner and mathematician John Guckenheimer teach students how to understand, build, and use dynamic models in biology. Developed from a course taught by Ellner and Guckenheimer at Cornell University, the book is organized around biological applications, with mathematics and computing developed through case studies at the molecular, cellular, and population levels. The authors cover both simple analytic models--the sort usually found in mathematical biology texts--and the complex computational models now used by both biologists and mathematicians. Linked to a Web site with computer-lab materials and exercises, Dynamic Models in Biology is a major new introduction to dynamic models for students in the biological sciences, mathematics, and engineering.

Stephen P. Ellner is Professor of Ecology and Evolutionary Biology at Cornell University. He has published numerous papers on subjects from measles epidemics to bumblebee behavior, in publications including Science and Nature. John Guckenheimer is Professor of Mathematics at Cornell University. He is the coauthor of Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems, and Bifurcations of Vector Fields.

Erscheint lt. Verlag 19.9.2011
Zusatzinfo 10 halftones. 90 line illus. 15 tables.
Verlagsort Princeton
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Grafik / Design Digitale Bildverarbeitung
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Naturwissenschaften Biologie
Schlagworte Accuracy and precision • Action potential • Addition • Amplitude • Approximation • Bifurcation Theory • Biology • Boundary value problem • Calculation • Case Report • Case study • central limit theorem • chemical reaction • coefficient • Complexity • Computation • Computational Model • computer simulation • coordinate system • Curse of Dimensionality • Derivative • diagram • Diagram (category theory) • differential equation • Disease • Division by zero • Eigenvalues and Eigenvectors • Enzyme kinetics • Equation • Equilibrium Point • error • estimation • expected value • experimental data • exponential function • Fecundity • First principle • gene expression • gene regulatory network • gonorrhea • histogram • Initial Condition • Ion channel • Jacobian matrix and determinant • Law of Mass Action • Least Squares • Likelihood Function • linear algebra • linear differential equation • Linearization • Markov Chain • Mathematical Analysis • Mathematics • measles • Measurement • membrane potential • Michaelis–Menten kinetics • Model figure • Molecule • mortality rate • mutation rate • Normal distribution • Nullcline • Numerical analysis • ordinary differential equation • organism • Parameter • phase portrait • Population model • Population Size • Population vector • Prediction • Probability • Probability Distribution • Protein • Quantity • Random Variable • Rate equation • Reaction–diffusion system • Regulation of gene expression • repressilator • Requirement • result • Sensitivity Analysis • Simulation • small number • standard deviation • state variable • Statistic • stochastic • Summation • Table (database) • Taylor series • theory • two-dimensional space • Vaccination • Variable (mathematics) • Variance • Vector field • Voltage Clamp
ISBN-10 1-4008-4096-1 / 1400840961
ISBN-13 978-1-4008-4096-0 / 9781400840960
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