Titre : |
Introduction à la modélisation mathématique en biologie |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Tamara Servi, Auteur |
Editeur : |
Dunod |
Année de publication : |
2023 |
Collection : |
Sciences sup |
Présentation : |
ill. |
Format : |
24 cm |
ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-10-083482-2 |
Langues : |
Français (fre) |
Résumé : |
A travers de brefs rappels de cours et de trs nombreux exercices et problmes corrigs, cet ouvrage pose les bases du raisonnement scientifique et de lutilisation du langage et des outils mathmatiques en biologie. Il ne revient pas sur les notions de mathmatiques lmentaires abordes dans le secondaire mais sattache expliquer le rle du raisonnement logique dans la formulation dun problme scientifique en biologie. Tous les exercices et exemples contenus dans ce livre demandent trs peu deffort calculatoire. Lobjectif ntant pas de dvelopper sa performance en calcul, mais de comprendre le concept de modle mathmatique : formuler un modle, en valuer la pertinence, comparer ses prdictions avec les rsultats exprimentaux, interpoler des donnes afin de faire des prdictions long terme, valuer la prcision des mesures dans une exprience. |
Introduction à la modélisation mathématique en biologie [texte imprimé] / Tamara Servi, Auteur . - Malakoff : Dunod, 2023 . - : ill. ; 24 cm. - ( Sciences sup) . ISBN : 978-2-10-083482-2 Langues : Français ( fre)
Résumé : |
A travers de brefs rappels de cours et de trs nombreux exercices et problmes corrigs, cet ouvrage pose les bases du raisonnement scientifique et de lutilisation du langage et des outils mathmatiques en biologie. Il ne revient pas sur les notions de mathmatiques lmentaires abordes dans le secondaire mais sattache expliquer le rle du raisonnement logique dans la formulation dun problme scientifique en biologie. Tous les exercices et exemples contenus dans ce livre demandent trs peu deffort calculatoire. Lobjectif ntant pas de dvelopper sa performance en calcul, mais de comprendre le concept de modle mathmatique : formuler un modle, en valuer la pertinence, comparer ses prdictions avec les rsultats exprimentaux, interpoler des donnes afin de faire des prdictions long terme, valuer la prcision des mesures dans une exprience. |
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