Quantitative Biosciences Companion in Python (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Princeton University Press, New Jersey, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. A hands-on lab guide in the Python programming language that enables students in the life sciences to reason quantitatively about living systems across scales.This lab guide accompanies the textbook Quantitative Biosciences, providing students with the skills they need to translate biological principles and mathematical concepts into computational models of living systems. This hands-on guide uses a case study approach organised around central questions in the life sciences, introducing landmark advances in the field while teaching students - whether from the life sciences, physics, computational sciences, engineering, or mathematics - how to reason quantitatively in the face of uncertainty. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Codice articolo 9780691255675
- Titolo
- Quantitative Biosciences Companion in Python (Paperback)
- Autore
- Joshua S. Weitz
- Editore
- Princeton University Press, New Jersey
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0691255679
- ISBN 13
- 9780691255675
A hands-on lab guide in the Python programming language that enables students in the life sciences to reason quantitatively about living systems across scales
This lab guide accompanies the textbook Quantitative Biosciences, providing students with the skills they need to translate biological principles and mathematical concepts into computational models of living systems. This hands-on guide uses a case study approach organized around central questions in the life sciences, introducing landmark advances in the field while teaching students—whether from the life sciences, physics, computational sciences, engineering, or mathematics—how to reason quantitatively in the face of uncertainty.
- Draws on real-world case studies in molecular and cellular biosciences, organismal behavior and physiology, and populations and ecological communities
- Encourages good coding practices, clear and understandable modeling, and accessible presentation of results
- Helps students to develop a diverse repertoire of simulation approaches, enabling them to model at the appropriate scale
- Builds practical expertise in a range of methods, including sampling from probability distributions, stochastic branching processes, continuous time modeling, Markov chains, bifurcation analysis, partial differential equations, and agent-based simulations
- Bridges the gap between the classroom and research discovery, helping students to think independently, troubleshoot and resolve problems, and embark on research of their own
- Stand-alone computational lab guides for Quantitative Biosciences also available in R and MATLAB
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