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第一章 绪论1

第一节 生命科学数据处理与计算机应用1

第二节 生命科学中常用的计算机软件概述6

第二章 生物信息检索与利用10

第一节 生物信息学概述10

第二节 常用的生物信息数据库13

第三节 数据库的检索和应用19

第四节 蛋白质和核酸的结构与功能的预测分析23

第三章 数值方法中的误差32

第一节 学习生命科学中数值方法的意义32

第二节 近似值和舍入误差33

第三节 截断误差和泰勒级数35

第四章 MATLAB软件与数值计算功能41

第一节 引言41

第二节 MATLAB的语言结构42

第三节 矩阵、变量、运算和表达式43

第四节 绘图和控制语句47

第五节 MATLAB在线帮助51

第五章 非线性方程的数值解法56

第一节 引言56

第二节 初值估计57

第三节 简单迭代法59

第四节 埃特金迭代法62

第五节 牛顿法65

第六节 插值法67

第七节 用MATLAB求解非线性方程70

第六章 线性方程组的数值解法74

第一节 引言74

第二节 解线性方程组的直接法75

第三节 解线性方程组的迭代法81

第四节 应用MATLAB求解线性方程组90

第七章 插值法和数值微分92

第一节 引言92

第二节 拉格朗日插值多项式93

第三节 二元插值98

第四节 三次样条插值99

第五节 数值微分104

第六节 应用MATLAB进行插值和微分计算106

第八章 数值积分113

第一节 引言113

第二节 牛顿-柯特斯公式115

第三节 变步长梯形求积法118

第四节 龙贝格求积法120

第五节 高斯求积法123

第六节 应用MATLAB计算积分127

第九章 常微分方程初值问题的数值解法130

第一节 引言130

第二节 数值解法的基本思想130

第三节 欧拉方法131

第四节 龙格-库塔法135

第五节 用MATLAB求常微分方程的数值解法141

第十章 生物统计学基础145

第一节 随机变量的分布145

第二节 随机变量的数字特征——数学期望和方差149

第三节 样本的特征值和常见分布150

第四节 参数估计154

第五节 假设检验157

第六节 MATLAB统计工具箱应用简介161

第十一章 生命科学实验数据的误差分析167

第一节 实验数据的测量误差167

第二节 随机误差168

第三节 随机误差的传递170

第四节 实验数据的预处理176

第五节 系统误差180

第十二章 生命科学中的数学模型建立186

第一节 实验数据处理和数学模型的建立186

第二节 数学模型的建立方法187

第三节 数学模型的选择190

第四节 生命科学中的数学模型特征193

第十三章 生命科学中常见的数学模型196

第一节 生物传递模型196

第二节 生物种群的指数增长模型198

第三节 生物种群相互作用模型200

第四节 生态数学模型202

第五节 药物动力学模型204

第六节 群体遗传学模型207

第七节 生命科学的其他典型数学模型209

第十四章 数学模型的求解与线性回归212

第一节 数学模型的求解和最小二乘法原理212

第二节 实验数据的一元线性回归213

第三节 多元线性回归219

第四节 逐步回归法236

第五节 回归方程的预测和控制239

第六节 线性回归在MATLAB的实现241

第十五章 非线性模型的求解247

第一节 非线性模型的线性化247

第二节 非线性模型的拟合251

第三节 非线性回归模型的检验254

第四节 非线性回归在MATLAB的实现257

第五节 最优化方法及MATLAB优化求解259

第十六章 生命科学实验设计264

第一节 实验设计概述264

第二节 单因素设计和双因素设计266

第三节 正交实验设计271

第四节 回归正交设计278

第五节 序贯实验设计290

附录294

附录1 标准正态分布表294

附录2 t分布表296

附录3 X2分布表297

附录4 F分布表299

附录5 常用正交表303

附录6 回归正交设计表306

附录7 正交拉丁方表309

附录8 MATLAB常用操作符与函数310

主要参考文献315