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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, et Othmer H. G. 1943-, dir. Mathematical models for biological pattern formulation : Frontiers in biological mathematics. New York : Springer, 2001.

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2

Bill, Broadhurst, et Hladky S. B, dir. Mathematics for biological scientists. New York, NY : Garland Science, 2009.

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3

1960-, Deutsch Andreas, dir. Mathematical modeling of biological systems. Boston : Birkhauser, 2007.

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4

Lewis, Mark A., Sergei V. Petrovskii et Jonathan R. Potts. The Mathematics Behind Biological Invasions. Cham : 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. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, 2009.

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6

Local stereology. Singapore : World Scientific, 1998.

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7

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

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8

Ohira, Toru, et Tohru Uzawa, dir. Mathematical Approaches to Biological Systems. Tokyo : 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 et Hanspeter Herzel, dir. Mathematical Modeling of Biological Systems. Boston, MA : 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 : Oxford University Press, 2011.

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11

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

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12

Radunskaya, Ami, Rebecca Segal et Blerta Shtylla, dir. Understanding Complex Biological Systems with Mathematics. Cham : 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. 4^e éd. St. Louis : Mosby, 1990.

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14

1933-, Campbell June Mundy, dir. Laboratory mathematics : Medical and biological applications. 5^e éd. St. Louis : Mosby, 1997.

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15

Blake, Rawlings James, dir. Modeling and analysis principles for chemical and biological engineers. Madison, Wis : Nob Hill Pub., 2013.

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16

Ron, Unger, dir. Biological computation. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, 2010.

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17

Mathematical methods and models in the biological sciences. Englewood Cliffs, N.J : Prentice Hall, 1988.

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18

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

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19

R, Carson Ewart, dir. Mathematical modelling of dynamic biological systems. 2^e éd. Letchworth, Hertfordshire, England : Research Studies Press, 1985.

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20

Goriely, Alain. The Mathematics and Mechanics of Biological Growth. New York, NY : 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. Boston, MA : Birkhauser, 2004.

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22

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

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23

Deutsch, Andreas, Rafael Bravo de la Parra, Rob J. de Boer, Odo Diekmann, Peter Jagers, Eva Kisdi, Mirjam Kretzschmar, Petr Lansky et Hans Metz, dir. Mathematical Modeling of Biological Systems, Volume II. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4556-4.

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24

1934-, Jørgensen Sven Erik, et Gromiec Marek Jerzy, dir. Mathematical models in biological waste water treatment. Amsterdam : Elsevier, 1985.

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25

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

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26

R, Mondaini, et Pardalos P. M. 1954-, dir. Mathematical modelling of biosystems. New York : Springer, 2008.

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27

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

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28

Kao, Chiu-Yen, et 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, et Roland H. Grabner. Applications of Neuroscience to Mathematics Education. Sous la direction de Roi Cohen Kadosh et 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 et 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 et Jonathan R. Potts. Mathematics Behind Biological Invasions. Springer London, Limited, 2016.

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34

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

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35

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

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36

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

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37

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

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38

Delitala, Marcello, et 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 et 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., et 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 et 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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