醫學高等數學【新世紀全國高等中醫藥院校規劃教材】 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周喆 著

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店鋪： 詩書雅韻圖書專營店

齣版社： 中國中醫藥齣版社

ISBN：9787802319714

商品編碼：29547902977

包裝：平裝

齣版時間：2010-07-01

基本信息

書名：醫學高等數學【新世紀全國高等中醫藥院校規劃教材】

定價：12.00元

作者：周喆

齣版社：中國中醫藥齣版社

齣版日期：2010-07-01

ISBN：9787802319714

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.200kg

編輯推薦

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內容提要

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本教材是“新世紀全國高等中醫藥院校規劃教材”之一，為適應我國高等中醫藥教育發展的需要，全麵推進素質教育，培養新世紀高素質創新人材而編寫的。本教材由全國中醫藥院校長期從事數學教學工作的教師編寫，可供中醫、中藥、針灸推拿、骨傷、護理、醫藥管理等專業學生使用。針對少學時的教學需要，在編寫中編者注意瞭在保持數學學科本身的科學性與係統性的前提下適量減少瞭一些理論推導；同時又注意瞭進一步突齣數學的應用性，藉以開拓學生思路，激發學生的創新意識。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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探索生命奧秘的數學之眼：一本引導您深入理解現代醫學的數理世界 在科技飛速發展的今天，醫學早已不再是單純的經驗積纍，而是與數學、物理、化學、生物學等學科深度融閤的精密科學。如果您對生命的奧秘充滿好奇，渴望掌握理解疾病發生、診斷、治療以及藥物研發背後深層原理的能力，那麼，這本書將是您開啓這一知識寶藏的理想鑰匙。 本書並非一本傳統的醫學教科書，它不直接教授解剖、生理、病理等具體醫學知識。相反，它將目光投嚮瞭醫學領域背後那股至關重要的“無形之手”——數學。在現代醫學的每一個角落，從最基礎的細胞信號傳導的動力學模型，到復雜的醫學影像處理算法，再到精準的基因組學分析，以及前沿的藥物設計與臨床試驗的統計推斷，數學都扮演著不可或缺的關鍵角色。本書旨在為您提供一扇獨特的窗口，讓您能夠窺見這些醫學進步的基石，理解那些支撐起現代醫學大廈的精妙理論與計算方法。 為何醫學需要數學？ 您是否曾對醫生給齣的診斷報告中那些復雜的量化指標感到睏惑？是否對新藥研發周期長、成功率不高的現象感到不解？是否對醫學影像報告中提及的數學算法感到陌生？這些問題的答案，都與數學息息相關。 量化與精確： 生命現象本質上是復雜的生化反應和物理過程的集閤，其中充斥著無數的變量和相互作用。數學提供瞭將這些復雜現象進行量化、建模和分析的強大工具。例如，在心血管疾病的研究中，通過建立血流動力學的數學模型，我們可以精確預測血管的壓力分布、血栓形成的風險，從而為介入治療提供科學依據。在內分泌學中，數學模型可以描述激素分泌與代謝的動態平衡，幫助我們理解糖尿病等代謝性疾病的發病機製。 洞察隱藏規律： 醫學數據浩如煙海，包括基因序列、蛋白質組學信息、臨床試驗結果、電子病曆等。直接分析這些數據，如同在沙漠中尋找水滴。數學，尤其是統計學和數據科學，能夠幫助我們從海量數據中挖掘齣隱藏的模式、趨勢和關聯，從而發現新的生物標誌物、識彆疾病的早期預警信號，甚至預測疾病的發生風險。例如，在流行病學研究中，數學模型能夠預測傳染病的傳播路徑和規模，為公共衛生決策提供科學支持。 模擬與預測： 許多醫學研究無法直接在人體上進行，例如新藥的有效性和毒性測試。數學模型和計算機模擬技術，如有限元分析、分子動力學模擬等，能夠在虛擬環境中模擬藥物與靶點的相互作用，預測藥物的藥代動力學和藥效學行為，大大縮短藥物研發周期，降低研發成本，並提高成功率。同樣，在腫瘤治療中，數學模型可以模擬腫瘤的生長和擴散，幫助醫生製定更優化的放療和化療方案。 理解復雜係統： 人體是一個極其復雜的係統，由無數相互關聯的組件構成，如細胞、組織、器官、係統等。這些組件之間的相互作用呈現齣高度的非綫性動態特徵。數學，特彆是動力學係統理論和復雜網絡理論，為我們提供瞭理解這些復雜係統行為的框架，例如神經元網絡的信號傳遞，免疫係統的響應機製，以及基因調控網絡的穩定性等。 本書將帶您領略數學在醫學領域的精彩應用： 本書並非枯燥的數學定理堆砌，而是以醫學應用為導嚮，係統性地介紹與現代醫學研究和實踐密切相關的數學工具和方法。我們將從最基礎的數學概念入手，逐步深入到更高級的應用，力求讓您在理解數學原理的同時，清晰地看到它們如何在醫學領域發揮作用，解決實際問題。 第一部分：量化生命的語言——基礎數學與生物統計 函數的奧秘與生命現象的描述： 您將學習如何用函數來精確描述生物分子濃度隨時間的變化，如何用指數函數模型解釋細胞的生長和衰減，如何用邏輯斯蒂函數模型模擬種群動態。這些看似簡單的數學工具，是理解許多生理過程和疾病發展的基礎。 導數與變化率： 探索生命的動態變化。例如，在藥物動力學中，導數可以描述藥物在體內的吸收、分布、代謝和排泄速率；在生理學中，導數可以描述神經信號的傳播速度。 積分與纍積效應： 理解纍積效應的重要性。例如，在藥物治療中，積分可以計算藥物的總暴露量（AUC），這是評估藥物安全性和有效性的重要指標；在流行病學中，積分可以計算疾病的纍積發病率。 概率論與不確定性： 醫學診斷和治療常常伴隨著不確定性。概率論幫助我們量化這種不確定性，例如評估某種癥狀齣現某種疾病的概率，理解診斷測試的敏感性和特異性。 統計推斷的基石： 學習如何進行科學的數據分析，包括描述性統計、假設檢驗、置信區間等。這些工具是理解臨床試驗結果、評估治療效果、發現疾病相關因素的關鍵。您將瞭解到如何解讀p值，如何理解迴歸分析，以及如何避免常見的統計誤區。 第二部分：構建醫學模型的數學框架 綫性代數與多維數據的處理： 在基因組學、蛋白質組學等高通量數據分析中，數據往往是高維的。綫性代數提供瞭處理這些高維數據的強大工具，例如主成分分析（PCA）用於降維，矩陣分解用於識彆數據中的潛在結構。 微分方程與動態過程的模擬： 生命是一個充滿動態變化的過程。微分方程是描述這些動態變化最自然的數學語言。您將學習如何建立微分方程模型來描述酶促反應動力學、細胞信號傳導通路、藥物在體內的分布和代謝等。 差分方程與離散化過程： 許多生物過程可以看作是離散的步驟。差分方程可以用來模擬這些離散過程，例如細胞分裂、基因錶達的開關等。 圖論與網絡分析： 現代醫學越來越重視係統生物學的研究，即從整體和網絡的角度理解生命現象。圖論和網絡分析可以用來構建和分析基因調控網絡、蛋白質相互作用網絡、疾病傳播網絡等，揭示係統中關鍵節點和重要通路。 第三部分：數理模型在醫學前沿領域的應用 醫學影像的數學魔法： 瞭解醫學影像（如CT、MRI、PET）如何通過復雜的數學算法將原始掃描數據轉化為可視化的三維圖像。學習傅裏葉變換、濾波、圖像重建等核心概念，理解如何通過數學處理來增強圖像質量、去除噪聲、分割病竈。 生物信息學的數學驅動： 探索基因測序、蛋白質結構預測、藥物靶點識彆等生物信息學領域如何依賴於數學算法。瞭解序列比對算法、機器學習在基因分類和預測中的應用，以及概率模型在基因組學分析中的作用。 藥物設計與研發的數理之道： 學習如何利用數學模型和計算機模擬來加速新藥的發現和優化。瞭解分子對接、量子化學計算、藥代動力學/藥效學（PK/PD）模型在藥物研發中的重要性。 臨床決策支持與精準醫療的數學模型： 探討如何利用數學模型和人工智能技術來輔助臨床決策，例如疾病風險預測、治療方案選擇、預後評估等。理解大數據和機器學習在構建精準醫療模型中的潛力。 誰適閤閱讀本書？ 無論您是醫學專業的學生，希望為未來的研究打下堅實的數理基礎；還是正在從事生物學、藥學、公共衛生等相關領域的科研人員，希望將數學工具更有效地應用於您的工作中；亦或是對醫學發展充滿熱情，渴望理解現代醫學背後科學原理的普通讀者，本書都將為您打開一扇通往更深層理解的大門。 本書的編寫風格力求清晰易懂，理論與實際應用相結閤。我們會通過大量生動的醫學案例來闡釋抽象的數學概念，幫助您建立起數學與醫學之間的直觀聯係。即使您沒有深厚的數學背景，也可以通過本書的學習，逐步掌握理解和應用這些重要數學工具的能力。 擁抱數學，就是擁抱現代醫學的未來。讓我們一同踏上這場探索生命奧秘的數理之旅，用數學的視角，重新審視和理解這個復雜而迷人的生命世界。

評分☆☆☆☆☆

從教學法和輔助資源的豐富程度上來看，這本書的編者團隊顯然是下瞭大工夫的。我特彆關注教材中那些用於輔助理解的圖示和模型。例如，在闡述概率論和數理統計的連續型隨機變量時，書中不僅有標準的概率密度函數麯綫圖，還配有三維的麯麵圖來幫助理解纍積分布函數的概念，這對於視覺學習者來說簡直是救星。而且，我注意到在一些關鍵的定義和定理的闡述後，通常會有一個簡短的“專傢提示”或“曆史背景”的小欄目，這些內容雖然不是考試的重點，但極大地豐富瞭我們對該數學分支在醫學發展曆程中的作用的認知。它讓學習過程不再枯燥乏味，而是變成瞭一場探索知識演變的曆史之旅。這種對細節的打磨和對不同學習風格的兼顧，體現瞭編寫者深厚的教學經驗和對當前中醫藥院校學生特點的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在與時俱進方麵做得非常齣色，它並沒有固守於傳統的分析方法。在涉及到一些前沿的生物醫學工程或大數據分析的基礎數學工具時，它巧妙地融入瞭諸如數值計算和優化算法的一些基本思想。比如，在處理非綫性迴歸模型或進行醫學數據擬閤時，書裏簡要介紹瞭牛頓迭代法等數值方法的基本原理，這對於我們未來的研究生階段或進入臨床研究領域是至關重要的。雖然篇幅不長，但這種前瞻性的內容設置，有效地拓寬瞭讀者的視野，讓我們意識到高等數學的學習並非止步於微積分和綫性代數的基礎範疇。它暗示瞭，要真正掌握現代醫學中的復雜定量分析，必須具備接觸和理解這些現代計算數學工具的能力。總而言之，這是一本既有深厚理論根基，又對未來發展趨勢有所把握的優秀教材，能夠為後續的專業學習打下非常堅實且富有彈性的數學基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我剛開始接觸這本書的時候，對其中部分章節的難度是感到有些壓力的。尤其是那些涉及綫性代數在影像學處理或基因測序數據分析中的應用的章節，裏麵的矩陣運算和特徵值分解的概念，如果沒有紮實的預備知識，確實有些吃力。但隨著我耐下心來，跟著書中的步驟一點點啃下來之後，我發現作者在設計習題組時，采取瞭一種非常聰明的“階梯式”難度遞增策略。基礎練習旨在鞏固定義和基本運算，而中等難度的題目則開始要求讀者進行概念的遷移和組閤運用，最難的那部分，往往是直接模擬實際研究中的簡化場景。這種設計迫使學習者不能隻停留在死記硬背公式的層麵，而是必須真正理解公式背後的數學邏輯，並學會如何在不熟悉的背景下重構問題框架。這種對思維訓練的重視程度，是我認為這本書區彆於市麵上其他教材的一個顯著特點，它不僅教你“工具”，更教你“如何使用工具去思考”。

評分☆☆☆☆☆

這套教材的裝幀設計真不錯，封麵設計得很有現代感，雖然是醫學領域的專業書籍，但色彩搭配和排版都很舒服，讓人有想翻開閱讀的欲望。拿到手裏就能感受到紙張的質感，印刷清晰度很高，即便是那些復雜的公式和圖錶，看起來也毫不費力。不過，我更想聊聊的是，這本書在內容編排上的整體邏輯性。它似乎非常注重從基礎概念的建立入手，層層遞進，就像搭積木一樣，先把地基打牢，然後再往上構建復雜的理論框架。對於我們這種數學基礎相對薄弱，但又急需掌握高等數學在醫學領域應用的學生來說，這種由淺入深的講解方式無疑是極大的福音。我特彆欣賞它在引入新知識點時，總是會先用一個貼近實際的醫學案例來鋪墊，而不是乾巴巴地拋齣數學定義，這種“場景化”的學習引導，極大地增強瞭學習的代入感和目的性，讓人能立刻明白“我為什麼要學這個”。雖然最終的推導過程依然需要一定的數學功底，但前期的鋪墊工作做得相當到位，使得學習的陡峭麯綫變得相對平緩瞭一些。

評分☆☆☆☆☆

我最近在準備一個關於生物統計學的課題，一直在尋找一本能夠深度結閤醫學背景的數學參考書，手頭這本給我的感覺是，它成功地找到瞭純理論數學和實際臨床應用之間的平衡點。很多高等數學教材在應用部分往往處理得比較籠統，要麼就是純粹的數學習題的變體，要麼就是應用得過於膚淺。然而，這本書似乎在這方麵下瞭不少功夫。它在講解微積分在藥物動力學模型構建中的作用時，講解得非常細緻，不僅僅是給齣公式，還會深入探討為什麼選擇這種特定的函數形式去擬閤生理過程，這種對“為什麼”的探討，遠比“怎麼算”來得更有價值。特彆是涉及到一些高階函數和微分方程的應用，書中提供的案例分析往往能讓人豁然開朗，體會到這些抽象的數學工具是如何精確地描述生命活動的復雜性的。我個人感覺，這本書更像是一本“應用數學手冊”而不是單純的“數學課本”，對於希望將數學知識真正轉化為解決醫學問題能力的讀者來說，它的實用價值是無可替代的。