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Livres sur le sujet « Biological mathematic »

Auteur : Grafiati

Publié le 9 mars 2023

Mis à jour le 10 mars 2023

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1

K, Maini Philip, and Othmer H. G. 1943-, eds. Mathematical models for biological pattern formulation: Frontiers in biological mathematics. Springer, 2001.

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2

Bill, Broadhurst, and Hladky S. B, eds. Mathematics for biological scientists. Garland Science, 2009.

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3

1960-, Deutsch Andreas, ed. Mathematical modeling of biological systems. Birkhauser, 2007.

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4

Lewis, Mark A., Sergei V. Petrovskii, and Jonathan R. Potts. The Mathematics Behind Biological Invasions. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-32043-4.

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5

Banks, H. Thomas. Mathematical and experimental modeling of physical and biological processes. Chapman & Hall/CRC, 2009.

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6

Local stereology. World Scientific, 1998.

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7

Friedman, Avner, and Chiu-Yen Kao. Mathematical Modeling of Biological Processes. Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-08314-8.

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8

Ohira, Toru, and Tohru Uzawa, eds. Mathematical Approaches to Biological Systems. Springer Japan, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-55444-8.

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9

Deutsch, Andreas, Lutz Brusch, Helen Byrne, Gerda de Vries, and Hanspeter Herzel, eds. Mathematical Modeling of Biological Systems. Birkhäuser Boston, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4558-8.

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10

Mathematical models of biological systems. Oxford University Press, 2011.

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11

Segal, Rebecca, Blerta Shtylla, and Suzanne Sindi, eds. Using Mathematics to Understand Biological Complexity. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-57129-0.

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12

Radunskaya, Ami, Rebecca Segal, and Blerta Shtylla, eds. Understanding Complex Biological Systems with Mathematics. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-98083-6.

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13

Campbell, June Mundy. Laboratory mathematics: Medical and biological applications. 4th ed. Mosby, 1990.

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14

1933-, Campbell June Mundy, ed. Laboratory mathematics: Medical and biological applications. 5th ed. Mosby, 1997.

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15

Blake, Rawlings James, ed. Modeling and analysis principles for chemical and biological engineers. Nob Hill Pub., 2013.

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16

Ron, Unger, ed. Biological computation. Chapman & Hall/CRC, 2010.

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17

Mathematical methods and models in the biological sciences. Prentice Hall, 1988.

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18

Maini, Philip K., and Hans G. Othmer, eds. Mathematical Models for Biological Pattern Formation. Springer New York, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-0133-2.

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19

R, Carson Ewart, ed. Mathematical modelling of dynamic biological systems. 2nd ed. Research Studies Press, 1985.

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20

Goriely, Alain. The Mathematics and Mechanics of Biological Growth. Springer New York, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-87710-5.

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21

Deutsch, Andreas. Cellular automaton modeling of biological pattern formation: Characterization, applications, and analysis. Birkhauser, 2004.

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22

Hoppensteadt, F. C. Mathematics in medicine and the life sciences. Springer-Verlag, 1992.

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23

Deutsch, Andreas, Rafael Bravo de la Parra, Rob J. de Boer, et al., eds. Mathematical Modeling of Biological Systems, Volume II. Birkhäuser Boston, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4556-4.

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24

1934-, Jørgensen Sven Erik, and Gromiec Marek Jerzy, eds. Mathematical models in biological waste water treatment. Elsevier, 1985.

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25

Sanaz, Mostaghim, Randall Marcus, Lewis Andrew, and SpringerLink (Online service), eds. Biologically-Inspired Optimisation Methods: Parallel Algorithms, Systems and Applications. Springer Berlin Heidelberg, 2009.

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26

R, Mondaini, and Pardalos P. M. 1954-, eds. Mathematical modelling of biosystems. Springer, 2008.

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27

G, Hallam T., Levin Simon A, Unesco, International Atomic Energy Agency, and Autumn Course on Mathematical Ecology (1st : 1982 : International Centre for Theoretical Physics), eds. Mathematical ecology: An introduction. Springer-Verlag, 1986.

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28

Kao, Chiu-Yen, and Avner Friedman. Mathematical Modeling of Biological Processes. Springer London, Limited, 2014.

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29

Mathematical Modeling of Biological Processes. Springer International Publishing AG, 2014.

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30

De Smedt, Bert, and Roland H. Grabner. Applications of Neuroscience to Mathematics Education. Edited by Roi Cohen Kadosh and Ann Dowker. Oxford University Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199642342.013.48.

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Résumé :

In this chapter, we explore three types of applications of neuroscience to mathematics education: neurounderstanding, neuroprediction, and neurointervention.Neurounderstandingrefers to the idea that neuroscience is generating knowledge on how people acquire mathematical skills and how this learning is reflected at the biological level. Such knowledge might yield a better understanding of the typical and atypical development of school-taught mathematical competencies.Neuropredictiondeals with the potential of neuroimaging data to predict future mathematical skill acquisition and response to educational interventions. Inneurointervention, we discuss how brain imaging data have been used to ground interventions targeted at mathematics learning and how education shapes the neural circuitry that underlies school-taught mathematics. We additionally elaborate on recently developed neurophysiological interventions that have been shown to affect mathematical learning. While these applications offer exciting opportunities for mathematics education, some potential caveats should be considered, which are discussed at the end of this chapter.

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31

Aitken, Mike, Bill Broadhurst, and Steve Hladky. Mathematics for Biological Scientists. Garland Science, 2009. http://dx.doi.org/10.4324/9780203833520.

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32

Mathematics for Biological Scientists. Garland Science, 2009. http://dx.doi.org/10.1201/9780203833520.

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33

Lewis, Mark A., Sergei V. Petrovskii, and Jonathan R. Potts. Mathematics Behind Biological Invasions. Springer London, Limited, 2016.

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34

Aitken, Mike, Bill Broadhurst, and Stephen Hladky. Mathematics for Biological Scientists. CRC Press LLC, 2009.

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35

Aitken, Mike, Bill Broadhurst, and Stephen Hladky. Mathematics for Biological Scientists. Taylor & Francis Group, 2009.

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36

Lewis, Mark A., Sergei V. Petrovskii, and Jonathan R. Potts. Mathematics Behind Biological Invasions. Springer International Publishing AG, 2016.

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37

Aitken, Mike, Bill Broadhurst, and Stephen Hladky. Mathematics for Biological Scientists. CRC Press LLC, 2009.

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38

Delitala, Marcello, and Giulia Ajmone Marsan. Managing Complexity, Reducing Perplexity: Modeling Biological Systems. Springer London, Limited, 2014.

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39

Managing Complexity, Reducing Perplexity: Modeling Biological Systems. Springer, 2014.

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40

Mathematical and Experimental Modeling of Physical and Biological Processes (Textbooks in Mathematics). Chapman & Hall/CRC, 2008.

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41

Tautu, P. Stochastic Spatial Processes: Mathematical Theories and Biological Applications (Lecture Notes in Mathematics). Springer, 1986.

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42

Lewis, Mark A., Sergei V. Petrovskii, and Jonathan R. Potts. The Mathematics Behind Biological Invasions. Springer, 2018.

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43

Bioterrorism: Mathematical Modeling Applications in Homeland Security (Frontiers in Applied Mathematics). Society for Industrial Mathematics, 1987.

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44

Pavlidis, Theodosios. Biological Oscillators: Their Mathematical Analysis. Elsevier Science & Technology Books, 2012.

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45

Mondaini, Rubem P. Mathematical Biology and Biological Physics. WORLD SCIENTIFIC, 2017. http://dx.doi.org/10.1142/10650.

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46

Solomon, D. L., and C. F. Walter. Mathematical Models in Biological Discovery. Springer, 2013.

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47

Mondaini, Rubem P. Mathematical Biology and Biological Physics. World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2017.

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48

Radunskaya, Ami, Rebecca Segal, and Blerta Shtylla. Understanding Complex Biological Systems with Mathematics. Springer, 2018.

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49

Understanding Complex Biological Systems with Mathematics. Springer, 2018.

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50

Goriely, Alain. Mathematics and Mechanics of Biological Growth. Springer New York, 2017.

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