The book's main objective is to provide an introduction to mathematical modeling, numerical recipes, and sensitivity analysis in Python and MATLAB. It is intended for students who want to learn how to apply mathematical modeling to real-world problems in the life sciences. The book covers the fundamental concepts of mathematical modeling, numerical methods, and sensitivity analysis, as well as practical applications in biology, ecology, epidemiology, and medicine. The authors aim to bridge the gap between the need for numerical solutions to modeling techniques and the development of skill in employing sensitivity analysis in biological and life science applications. The text focuses on the consequences of implementation and application rather than getting bogged down in numerical details. Historical context motivates the models, providing insight into more complicated ones. The authors also include numerical scripts in both Python and MATLAB, which can be readily altered to fit various situations. The book begins by introducing the reader to the fundamentals of mathematical modeling, including differential equations, optimization, and stochastic processes. These topics are essential for understanding the principles of mathematical modeling and its applications in the life sciences. The authors then delve into numerical methods, such as finite difference and Monte Carlo simulations, which are critical for solving real-world problems.

Основная цель книги - предоставить введение в математическое моделирование, числовые рецепты и анализ чувствительности на Python и MATLAB. Он предназначен для студентов, которые хотят научиться применять математическое моделирование к реальным задачам в науках о жизни. Книга охватывает фундаментальные концепции математического моделирования, численных методов и анализа чувствительности, а также практические применения в биологии, экологии, эпидемиологии и медицине. Авторы стремятся преодолеть разрыв между необходимостью численных решений для методов моделирования и развитием навыков использования анализа чувствительности в биологических и биологических приложениях. Текст фокусируется на последствиях реализации и применения, а не увязает в числовых деталях. Исторический контекст мотивирует модели, давая представление о более сложных. Авторы также включают числовые скрипты как на Python, так и на MATLAB, которые могут быть легко изменены для соответствия различным ситуациям. Книга начинается с знакомства читателя с основами математического моделирования, включая дифференциальные уравнения, оптимизацию и стохастические процессы. Эти темы необходимы для понимания принципов математического моделирования и его применения в науках о жизни. Затем авторы углубляются в численные методы, такие как моделирование конечных разностей и Монте-Карло, которые имеют решающее значение для решения реальных задач.

L'objectif principal du livre est de fournir une introduction à la modélisation mathématique, les recettes numériques et l'analyse de sensibilité sur Python et MATLAB. Il est conçu pour les étudiants qui veulent apprendre à appliquer la modélisation mathématique à des problèmes réels dans les sciences de la vie. livre couvre les concepts fondamentaux de la modélisation mathématique, des méthodes numériques et de l'analyse de sensibilité, ainsi que des applications pratiques en biologie, en écologie, en épidémiologie et en médecine. s auteurs cherchent à combler le fossé entre la nécessité de solutions numériques pour les techniques de modélisation et le développement des compétences pour utiliser l'analyse de sensibilité dans les applications biologiques et biologiques. texte se concentre sur les conséquences de la mise en œuvre et de l'application plutôt que de s'enliser dans les détails numériques. contexte historique motive les modèles, donnant une idée plus complexe. s auteurs incluent également des scripts numériques sur Python et MATLAB, qui peuvent être facilement modifiés pour correspondre à différentes situations. livre commence par la familiarisation du lecteur avec les bases de la modélisation mathématique, y compris les équations différentielles, l'optimisation et les processus stochastiques. Ces thèmes sont essentiels pour comprendre les principes de la modélisation mathématique et son application dans les sciences de la vie. s auteurs examinent ensuite des méthodes numériques telles que la modélisation des différences finales et le Monte Carlo, qui sont essentielles pour relever des défis réels.

objetivo principal del libro es proporcionar una introducción a la simulación matemática, recetas numéricas y análisis de sensibilidad en Python y MATLAB. Está diseñado para estudiantes que quieren aprender a aplicar la simulación matemática a problemas reales en las ciencias de la vida. libro abarca conceptos fundamentales de modelado matemático, métodos numéricos y análisis de sensibilidad, así como aplicaciones prácticas en biología, ecología, epidemiología y medicina. autores buscan cerrar la brecha entre la necesidad de soluciones numéricas para las técnicas de modelado y el desarrollo de habilidades para el uso del análisis de sensibilidad en aplicaciones biológicas y biológicas. texto se centra en las implicaciones de la implementación y aplicación, en lugar de vincular en detalles numéricos. contexto histórico motiva a los modelos, dando una idea de lo más complejo. autores también incluyen scripts numéricos tanto en Python como en MATLAB, que se pueden cambiar fácilmente para adaptarse a diferentes situaciones. libro comienza familiarizando al lector con los fundamentos de la simulación matemática, incluyendo ecuaciones diferenciales, optimización y procesos estocásticos. Estos temas son necesarios para entender los principios del modelado matemático y su aplicación en las ciencias de la vida. Luego, los autores profundizan en técnicas numéricas, como la simulación de diferencias finitas y Monte Carlo, que son cruciales para resolver problemas reales.

O objetivo principal do livro é fornecer introdução à modelagem matemática, receita numérica e análise de sensibilidade em Python e MATLAB. É projetado para estudantes que querem aprender a aplicar a modelagem matemática a verdadeiros desafios nas ciências da vida. O livro inclui conceitos fundamentais de modelagem matemática, técnicas numéricas e análises de sensibilidade, bem como aplicações práticas em biologia, meio ambiente, epidemiologia e medicina. Os autores procuram superar a disparidade entre a necessidade de soluções numéricas para técnicas de modelagem e o desenvolvimento de habilidades para a análise de sensibilidade em aplicações biológicas e biológicas. O texto se concentra nos efeitos da implementação e aplicação, em vez de ser associado em detalhes numéricos. O contexto histórico motiva os modelos, dando uma visão mais complexa. Os autores também incluem script numéricos em Python e MATLAB, que podem ser facilmente alterados para corresponder a situações diferentes. O livro começa com a familiaridade do leitor com os fundamentos da modelagem matemática, incluindo equações diferenciais, otimização e processos estoquísticos. Estes temas são necessários para compreender os princípios da modelagem matemática e sua aplicação nas ciências da vida. Em seguida, os autores se aprofundam em técnicas numéricas, tais como a modelagem das diferenças finais e Monte Carlo, que são essenciais para os desafios reais.

L'obiettivo principale del libro è fornire un'introduzione alla simulazione matematica, alle prescrizioni numeriche e all'analisi della sensibilità su Python e MATLAB. È destinato agli studenti che vogliono imparare ad applicare la modellazione matematica alle sfide reali nelle scienze della vita. Il libro comprende concetti fondamentali di modellazione matematica, metodi numerici e analisi della sensibilità e applicazioni pratiche in biologia, ecologia, epidemiologia e medicina. Gli autori cercano di superare il divario tra la necessità di soluzioni numeriche per le tecniche di modellazione e lo sviluppo di abilità nell'uso dell'analisi della sensibilità in applicazioni biologiche e biologiche. Il testo si concentra sugli effetti dell'implementazione e dell'applicazione piuttosto che sui dettagli numerici. Il contesto storico motiva i modelli dando un'idea più complessa. Gli autori includono anche script numerici sia su Python che su MATLAB, che possono essere facilmente modificati per soddisfare diverse situazioni. Il libro inizia con la familiarità del lettore con le basi della simulazione matematica, tra cui equazioni differenziali, ottimizzazione e processi stochastici. Questi temi sono necessari per comprendere i principi della modellazione matematica e la sua applicazione nelle scienze della vita. Poi gli autori approfondiscono le tecniche numeriche, come la simulazione delle differenze finali e Montecarlo, che sono fondamentali per affrontare le sfide reali.

Das Hauptziel des Buches ist es, eine Einführung in die mathematische Modellierung, numerische Rezepte und Sensitivitätsanalyse in Python und MATLAB zu geben. Es richtet sich an Studierende, die lernen möchten, wie man mathematische Modellierung auf reale Probleme in den benswissenschaften anwendet. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte mathematischer Modellierung, numerischer Methoden und Sensitivitätsanalysen sowie praktische Anwendungen in Biologie, Ökologie, Epidemiologie und Medizin. Die Autoren versuchen, die Lücke zwischen der Notwendigkeit numerischer Lösungen für Modellierungsmethoden und der Entwicklung von Fähigkeiten zur Verwendung von Sensitivitätsanalysen in biologischen und biologischen Anwendungen zu schließen. Der Text konzentriert sich auf die Auswirkungen der Umsetzung und Anwendung, anstatt sich in numerischen Details zu verzetteln. Der historische Kontext motiviert die Modelle und gibt einen Einblick in die komplexeren. Die Autoren enthalten auch numerische Skripte sowohl in Python als auch in MATLAB, die leicht geändert werden können, um verschiedenen tuationen zu entsprechen. Das Buch beginnt damit, den ser mit den Grundlagen der mathematischen Modellierung vertraut zu machen, einschließlich Differentialgleichungen, Optimierungen und stochastischen Prozessen. Diese Themen sind notwendig, um die Prinzipien der mathematischen Modellierung und ihre Anwendung in den benswissenschaften zu verstehen. Die Autoren vertiefen sich dann in numerische Methoden wie endliche Differenz- und Monte-Carlo-mulationen, die für die Lösung realer Probleme entscheidend sind.

Głównym celem książki jest wprowadzenie do modelowania matematycznego, receptur numerycznych i analizy wrażliwości w Python i MATLAB. Jest on skierowany do studentów, którzy chcą dowiedzieć się, jak stosować modelowanie matematyczne do problemów świata rzeczywistego w naukach przyrodniczych. Książka obejmuje podstawowe koncepcje modelowania matematycznego, metody liczbowe i analizy wrażliwości, a także praktyczne zastosowania w biologii, ekologii, epidemiologii i medycynie. Autorzy dążą do zlikwidowania różnicy między potrzebą rozwiązań liczbowych w zakresie metod symulacji a rozwijaniem umiejętności w zakresie analizy wrażliwości w zastosowaniach biologicznych i biologicznych. Tekst koncentruje się na konsekwencjach wdrażania i stosowania zamiast wiązania w szczegółach liczbowych. Kontekst historyczny motywuje modele, zapewniając wgląd w bardziej złożone. Autorzy zawierają również skrypty numeryczne zarówno w Pythonie, jak i MATLAB, które można łatwo zmodyfikować w zależności od różnych sytuacji. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia czytelnika do podstaw modelowania matematycznego, w tym równań różniczkowych, optymalizacji i procesów stochastycznych. Tematy te są niezbędne dla zrozumienia zasad modelowania matematycznego i jego zastosowania w naukach przyrodniczych. Następnie autorzy zagłębiają się w metody liczbowe, takie jak modelowanie skończonych różnic i Monte Carlo, które mają kluczowe znaczenie dla rozwiązywania problemów świata rzeczywistego.

המטרה העיקרית של הספר היא לספק מבוא לדוגמנות מתמטית, מתכונים מספריים וניתוח רגישות בפייתון ו-MATLAB. היא מכוונת לתלמידים שרוצים ללמוד איך ליישם מודלים מתמטיים לבעיות בעולם האמיתי במדעי החיים. הספר עוסק במושגי יסוד של מודלים מתמטיים, שיטות מספריות וניתוח רגישות, וכן יישומים מעשיים בביולוגיה, אקולוגיה, אפידמיולוגיה ורפואה. המחברים שואפים לגשר על הפער בין הצורך בפתרונות מספריים לשיטות סימולציה לבין פיתוח מיומנויות בשימוש בניתוח רגישות ביישומים ביולוגיים וביולוגיים. הטקסט מתמקד בהשלכות של יישום ויישום במקום קשירה בפרטים מספריים. ההקשר ההיסטורי מניע את המודלים על ידי מתן תובנה למורכבים יותר. המחברים כוללים גם תסריטים מספריים ב-Python וב-MATLAB, שניתן להתאים בקלות למצבים שונים. הספר מתחיל בכך שהוא מציג בפני הקורא את יסודות המודלים המתמטיים, כולל משוואות דיפרנציאליות, אופטימיזציה ותהליכים סטוכסטיים. נושאים אלה חיוניים להבנת עקרונות המודלים המתמטיים ויישומם במדעי החיים. לאחר מכן, המחברים מתעמקים בשיטות מספריות כמו דוגמנות הפרש סופי ומונטה קרלו, שהן קריטיות לפתרון בעיות בעולם האמיתי.''

Kitabın temel amacı, Python ve MATLAB'da matematiksel modelleme, sayısal tarifler ve duyarlılık analizine bir giriş sağlamaktır. Matematiksel modellemeyi yaşam bilimlerindeki gerçek dünya problemlerine nasıl uygulayacağını öğrenmek isteyen öğrencilere yöneliktir. Kitap, matematiksel modelleme, sayısal yöntemler ve duyarlılık analizinin temel kavramlarını ve biyoloji, ekoloji, epidemiyoloji ve tıp alanındaki pratik uygulamaları kapsamaktadır. Yazarlar, simülasyon yöntemleri için sayısal çözümlere duyulan ihtiyaç ile biyolojik ve biyolojik uygulamalarda duyarlılık analizini kullanma becerilerinin geliştirilmesi arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır. Metin, sayısal ayrıntıları bağlamak yerine uygulama ve uygulamanın etkilerine odaklanmaktadır. Tarihsel bağlam, daha karmaşık olanlara içgörü sağlayarak modelleri motive eder. Yazarlar ayrıca, farklı durumlara uyacak şekilde kolayca değiştirilebilen hem Python hem de MATLAB'de sayısal komut dosyaları içerir. Kitap, okuyucuyu diferansiyel denklemler, optimizasyon ve stokastik süreçler de dahil olmak üzere matematiksel modellemenin temellerine tanıtarak başlar. Bu konular, matematiksel modelleme ilkelerini ve yaşam bilimlerindeki uygulamalarını anlamak için gereklidir. Yazarlar daha sonra gerçek dünya problemlerini çözmek için kritik olan sonlu fark modellemesi ve Monte Carlo gibi sayısal yöntemlere girerler.

الهدف الرئيسي للكتاب هو تقديم مقدمة عن النمذجة الرياضية والوصفات العددية وتحليل الحساسية في Python و MATLAB. وهو يستهدف الطلاب الذين يرغبون في تعلم كيفية تطبيق النمذجة الرياضية على مشاكل العالم الحقيقي في علوم الحياة. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية للنمذجة الرياضية والطرق العددية وتحليل الحساسية، بالإضافة إلى التطبيقات العملية في علم الأحياء وعلم البيئة وعلم الأوبئة والطب. يهدف المؤلفون إلى سد الفجوة بين الحاجة إلى حلول عددية لطرق المحاكاة وتنمية المهارات في استخدام تحليل الحساسية في التطبيقات البيولوجية والبيولوجية. يركز النص على آثار التنفيذ والتطبيق بدلاً من ربط التفاصيل الرقمية. يحفز السياق التاريخي النماذج من خلال توفير نظرة ثاقبة على النماذج الأكثر تعقيدًا. يتضمن المؤلفون أيضًا نصوصًا عددية في كل من Python و MATLAB، والتي يمكن تعديلها بسهولة لتناسب المواقف المختلفة. يبدأ الكتاب بتعريف القارئ بأساسيات النمذجة الرياضية، بما في ذلك المعادلات التفاضلية والتحسين والعمليات العشوائية. هذه المواضيع ضرورية لفهم مبادئ النمذجة الرياضية وتطبيقها في علوم الحياة. ثم يتعمق المؤلفون في الأساليب العددية مثل نمذجة الاختلاف المحدود ومونت كارلو، والتي تعتبر حاسمة لحل مشاكل العالم الحقيقي.

이 책의 주요 목표는 파이썬 및 MATLAB의 수학적 모델링, 수치 레시피 및 감도 분석에 대한 소개를 제공하는 것입니다. 생명 과학의 실제 문제에 수학적 모델링을 적용하는 방법을 배우고 자하는 학생들을 대상으로합니다. 이 책은 생물학, 생태학, 역학 및 의학의 실제 응용뿐만 아니라 수학 모델링, 수치 방법 및 민감도 분석의 기본 개념을 다룹니다. 저자는 시뮬레이션 방법을위한 수치 솔루션의 필요성과 생물학적 및 생물학적 응용에서 민감도 분석을 사용하는 기술의 개발 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로합니 이 텍스트는 수치 적 세부 사항을 묶지 않고 구현 및 적용의 의미에 중점을 둡니다. 역사적 맥락은보다 복잡한 것에 대한 통찰력을 제공함으로써 모델에 동기를 부 저자는 또한 Python과 MATLAB의 숫자 스크립트를 포함하며 다양한 상황에 맞게 쉽게 수정할 수 있습니다. 이 책은 미분 방정식, 최적화 및 확률 적 프로세스를 포함하여 수학적 모델링의 기본 사항을 독자에게 소개하는 것으로 시작합니다. 이러한 주제는 수학적 모델링의 원리와 생명 과학에서의 적용을 이해하는 데 필수적입니다. 그런 다음 저자는 실제 문제를 해결하는 데 중요한 유한 차이 모델링 및 Monte Carlo와 같은 수치 방법을 탐구합니다.

本の主な目的は、PythonとMATLABにおける数学モデリング、数値レシピ、感度解析の紹介を提供することです。ライフサイエンスにおける現実の問題に数学モデリングを適用する方法を学びたい学生を対象としています。本書では、数理モデリング、数値法および感度分析の基本的な概念、ならびに生物学、生態学、疫学、医学における実用的な応用について解説している。本研究では、シミュレーション手法における数値解の必要性と、生物学的および生物学的応用における感度解析の使用におけるスキルの開発とのギャップを埋めることを目指している。このテキストは、数値的な詳細に結びつくのではなく、実装とアプリケーションの意味に焦点を当てています。歴史的文脈は、より複雑なものへの洞察を提供することによってモデルを動機付けます。また、PythonとMATLABの両方に数値スクリプトが含まれており、さまざまな状況に合わせて簡単に変更することができます。この本は、微分方程式、最適化、確率過程などの数学的モデリングの基礎を読者に紹介することから始まります。これらのトピックは、数理モデリングの原理と生命科学への応用を理解するために不可欠です。著者たちは、有限差分モデリングやモンテカルロなど、現実世界の問題を解決するために不可欠な数値的手法を掘り下げている。

本書的主要目的是為Python和MATLAB提供數學建模，數值配方和靈敏度分析的介紹。它適用於希望學習將數學建模應用於生命科學中現實生活中的問題的學生。該書涵蓋了數學建模，數值方法和敏感性分析的基本概念，以及生物學，生態學，流行病學和醫學的實際應用。作者試圖彌合對建模技術的數值解決方案的需求與在生物和生物應用中使用敏感性分析的技能發展之間的差距。文本側重於實現和應用的含義，而非數字細節。歷史背景通過提供更復雜的見解來激勵模型。作者還包括Python和MATLAB上的數字腳本，這些腳本可以輕松更改以適應各種情況。本書首先向讀者介紹數學建模的基礎，包括微分方程，優化和隨機過程。這些主題對於理解數學建模原理及其在生命科學中的應用至關重要。然後，作者深入研究了數值方法，例如有限差分建模和蒙特卡洛，它們對於解決實際問題至關重要。