- Stellt die Anwendung der Algorithmen elementar und ausführlich dar
- Behandelt die mathematischen Grundlagen
- Vermittelt das Thema auf einem mittleren Abstraktionsniveau
Große Datenmengen lassen sich ohne den Einsatz von einschlägigen Softwareprodukten kaum bearbeiten. Mit den bereitgestellten Algorithmen können Daten statistisch ausgewertet und Optimierungsaufgaben oder kombinatorische Problemstellungen gelöst werden. Auch wenn dies zumeist im "Black Box"-Verfahren geschieht, ist es doch hilfreich, etwa bei der Auswahl der Algorithmen oder bei der Einschätzung der erforderlichen Zeit-Ressourcen, die hinter den Algorithmen steckenden mathematischen Ideen zu kennen.
Das Buch lädt Biologen und Mediziner ein, sich mit den mathematischen Grundlagen von ausgewählten Algorithmen der Bioinformatik vertraut zu machen. Es ist eine Einführung mit vielen durchgerechneten Beispielen und zahlreichen Aufgaben mit ausführlichen Lösungen zum Einüben der mathematischen Inhalte.
Inhaltliche Schwerpunkte sind Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Rekursionen, Abzähltechniken, diskrete dynamische Optimierung, Markov-Ketten, Hidden Markov-Modelle und distanzbasierte Klassifikationsverfahren.
Werner Timischl ist Professor für Angewandte Mathematik an der TU Wien und Autor der Springer-Lehrbücher Angewandte Statistik und Mathematische Methoden in den Biowissenschaften
Matrizen und Vektoren
Lineare Gleichungssysteme
Hauptkomponentenanalyse
Rekursionsgleichungen
Abzählprobleme
Diskrete dynamische Optimierung
Markov-Ketten und Hidden Markov-Modelle
Distanzbasierte Klassifikationsverfahren
Lösungen der Aufgaben.
Erscheinungsdatum | 29.02.2024 |
---|---|
Zusatzinfo | VIII, 294 S. 57 Abb., 3 Abb. in Farbe. |
Verlagsort | Berlin |
Sprache | deutsch |
Maße | 155 x 235 mm |
Einbandart | kartoniert |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Allgemeines / Lexika | |
Schlagworte | Abzählprobleme • Diskrete dynamische Optimierung • Hauptachsentransformation • Hidden Markov-Modelle • Markov-Ketten • Matrizen • Rekursionsgleichungen • Vektoren |
ISBN-10 | 3-662-67457-2 / 3662674572 |
ISBN-13 | 978-3-662-67457-4 / 9783662674574 |
Zustand | Neuware |
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