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《数值计算方法精要》(英文版)，选自权威丛书《酶学方法》的不同分卷，原版引进，只将目录和前言译成中文，正文部分保留英文原版。汇集了生物医学数据分析不同领域专家所撰写的章节，图文并茂，深入浅出地阐述相应领域的计算方法，不仅是生物、医学等相关领域研究人员的参考书，也适用于自学者阅读。原价168元，现团购价65元包邮！

　　近几十年来，微电子、计算机和自动化等科学技术的飞速发展直接带动了高通量生物技术的迅猛发展，生物医学工作者面临着种类越来越丰富、数据量越来越大的生物医学数据，包括生理信号、生化信号、基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据和代谢组数据等。如何更好地存储、分析和解释这些数据在整个生物医学研究中起着举足轻重的作用，已经成为生物医学研究中不可或缺的一环。
　　很多生物医学数据具有其特殊性，比如非线性、高维度、高噪声等。即使不同生物医学数据，其特性也具有很大的差别。从微观的DNA、基因、蛋白质或其他小分子，到宏观的电生理信号，再到临床信息，这些数据既具有一定的共性，在更大程度上，更具有不同之处。不同的数据，不同的科学问题，需要不同的合适的算法，这样才能保证最大程度上的反映客观世界，得出科学的结论，指导进一步的生物医学研究。否则，恐怕会适得其反，会造成偏差甚至酿成错误。
　　因此，生物医学数据处理算法的研究则显得尤其重要。由Michael Johnson主编的Essential Numerical Computer Methods一书汇集了生物医学数据分析不同领域专家所撰写的章节，图文并茂，结合生物医学实际问题，深入浅出地阐述相应领域的计算方法。该书非常适合生物医学数据分析领域的研究人员阅读。该书对一些经典信号处理算法也有结合实例的诠释，这对于开拓不同领域的研究人员视野也大有益处。同时，对于在计算方法学领域已经具有一定造诣并正在寻求在生物医学领域应用的科研人员来说，一定也会发现该书的价值。另外，对于传统的生物医学研究人员，在面对各种各样的生物医学数据而苦于找不到合适的计算方法时，浏览一下本书，也会大有益处的。随着学科交叉的继续深入下去，我相信，从事生物医学研究的不同背景的人员都会从本书中以他们自己的角度吸收到所需营养。

　　本书中的多章内容在近二十年前就首次出版了。在此期间，那些基本算法没有改变。然而，发生变化的是计算机速度和易用性获得了巨大提升，以及相应的计算机价格的快速下降。计算机速度的提升使得二十年前几乎不能用于生化实验室的算法现在得到普遍应用。在过去的二十年中，在技术和医学研究部门接受良好培训的博士生们并没有跟上数学、数值分析、统计学或计算机科学发展的脚步。
　　然而，在生物和生物医学研究中，计算机和计算方法的使用已经变得无处不在。一个主要原因就是美国国家卫生研究院(NIH)工作路线图对计算机和计算方法的重视。另一个因素是研究人员，特别是初级科学家、学生、杂志审稿人，以及NlH研究部成员所面临的日益增加的数学和计算复杂性。同时，计算机硬件和软件的快速发展迅速拉近了这些计算方法离科研领域普通工作人员的距离。
　　对于计算机和计算方法在生物和生物医学研究中的应用，人们的一个普遍认识是这些应用要么是基本的统计分析，要不就是I)NA序列数据的检索。这些应用确实重要，但是它们仅仅揭开了当前或今后计算机和计算方法在生物医学研究领域的序幕。本书各章包含了丰富多彩的计算机和计算方法在生物医学研究领域的应用，这大大扩展了我们以前对该领域的认识。本书各章基本上是按照最初发表在Methods in Enzymology第210、240、32l、383、384、454和467卷上的时间顺序排列的。这种按时间排列的顺序也为读者提供了一种从基本数值方法到其在专业生物和生物医学应用的渐进。

《数值计算方法精要》(英文版)
作    者：  约翰逊
出 版 社：  科学出版社
条 形 码：  9787030329127
出版时间：  2012-1-1
开    本：  16开 
页    数： 630
定    价：  168 元
内容简介
　　本书的目录和前言已经译成中文，正文部分保留英文原版。另附北京大学医学部崔庆华副教授所作导读一篇。计算机和计算方法在生物和生物医学研究中的应用已经变得无处不在在过去的二十年中，那些基本算法没有改变，但是计算机速度和易用性获得巨大提升，同时计算机价格大幅下降。
　　对于计算机和计算方法在生物和生物医学研究中的应用，人们的一个普遍认识是这些应用要么是基本的统计分析，要不就是DNA序列数据的检索这些应用无疑非常重要，但它们只是揭开了当前或今后计算机和计算方法在生物医学研究领域的序幕《实验室解决方案:数值计算方法精要》涵盖广泛，包含多种计算机和计算方法在生物医学研究领域的应用，大大扩展了我们对该领域的认知。
目录
撰稿人
前言
1．最小二乘技术在生物化学中的应用
I．相对上一版的更新
II．简介
III．非线性最小二乘
IV．为什么使用非线性最小二乘
V．什么情况下使用非线性最小二乘
VI．非线性最小二乘分析的结果有怎样的可信度
VII．结论
参考文献

2．非线性模型的参数估计
I．简介
II．讨论
参考文献

3．残差分析：拟合优度检验
I．相对上一版的更新
II．简介
III．残差散点图
IV．残差的累积概率分布
V．卡方统计量：对观察残差值频率与期望残差值频率之比定量化
VI．Kolmogorov-SmirnOV检验：除卡方检验之外的另一选择
VII．Runs检验：对残差的趋势定量化
Ⅷ．序列滞后图：确定序列相关
IX．Durbin-Watson检验：序列相关的定量检验方法
X．自相关：检测时间序列实验中的序列相关
XI．卡方检验：拟合优度的定量方法
XII．野点：确定非正常样本点
XIII．确定强影响点
XIV．结论
参考文献

4．确定估计出的模型参数的完全置信概率的蒙特卡罗方法
I．相对上一版的更新
II．简介
III．蒙特卡罗方法
IV．为估计出的参数生成置信概率分布
V．实现和解释
VI．结论
参考文献

5．异方差性和偏度对回归中预测的影响：人类心脏的生长建模
I．简介
II．以人类心脏的生长建模为例
III．估计方法
IV．讨论
参考文献

6．奇异值分解：实验数据分析中的应用
I．相对上一版的更新
II．简介
III．定义与性质
IV．含有噪声矩阵的奇异值分解
V．奇异值分解在实验数据分析中的应用
VI．一个简单例子的模拟：反应A-B-C
VII．小结
参考文献

7．生物网络信号中的非正则性和异步性
I．相对上一版的更新
II．简介
11I．正则性的定量化
IV．实现和解释
V．有代表性的生物学应用
VI．与其他方法的关系
……

8．用近似熵辨别生长模型
9．卡尔曼滤波在统计学计算问题中的应用
10．贝叶斯层次模型
11．混合模型回归分析及个体差异的处理
12．矩分布函数和最大熵方法
13．生物振荡中的数学
14．带反馈的内分泌激素网络中振荡子的建模
15．沉淀速度实验中的边界分析
16．等温滴定量热法中的统计误差
17．基于虚拟细胞框架生理模拟
18．分形在生物学中的应用：生化网络中的时间缩放
19．糖尿病连续葡萄糖检测数据获取和解释的分析方法
20．生理和行为周期性的分析
21．计算模型的评估和比较
22．生化网络中的代数模型
23．蒙特卡洛模拟在为临床实验室检验建立分析质量需求中的应用：满足临床求
24．高血糖因子分泌和反调控的胰腺网络控制
索引