医学高等数学【新世纪全国高等中医药院校规划教材】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周喆 著

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店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 中国中医药出版社

ISBN：9787802319714

商品编码：29547902977

包装：平装

出版时间：2010-07-01

基本信息

书名：医学高等数学【新世纪全国高等中医药院校规划教材】

定价：12.00元

作者：周喆

出版社：中国中医药出版社

出版日期：2010-07-01

ISBN：9787802319714

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.200kg

编辑推荐

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内容提要

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本教材是“新世纪全国高等中医药院校规划教材”之一，为适应我国高等中医药教育发展的需要，全面推进素质教育，培养新世纪高素质创新人材而编写的。本教材由全国中医药院校长期从事数学教学工作的教师编写，可供中医、中药、针灸推拿、骨伤、护理、医药管理等专业学生使用。针对少学时的教学需要，在编写中编者注意了在保持数学学科本身的科学性与系统性的前提下适量减少了一些理论推导；同时又注意了进一步突出数学的应用性，借以开拓学生思路，激发学生的创新意识。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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探索生命奥秘的数学之眼：一本引导您深入理解现代医学的数理世界 在科技飞速发展的今天，医学早已不再是单纯的经验积累，而是与数学、物理、化学、生物学等学科深度融合的精密科学。如果您对生命的奥秘充满好奇，渴望掌握理解疾病发生、诊断、治疗以及药物研发背后深层原理的能力，那么，这本书将是您开启这一知识宝藏的理想钥匙。 本书并非一本传统的医学教科书，它不直接教授解剖、生理、病理等具体医学知识。相反，它将目光投向了医学领域背后那股至关重要的“无形之手”——数学。在现代医学的每一个角落，从最基础的细胞信号传导的动力学模型，到复杂的医学影像处理算法，再到精准的基因组学分析，以及前沿的药物设计与临床试验的统计推断，数学都扮演着不可或缺的关键角色。本书旨在为您提供一扇独特的窗口，让您能够窥见这些医学进步的基石，理解那些支撑起现代医学大厦的精妙理论与计算方法。 为何医学需要数学？ 您是否曾对医生给出的诊断报告中那些复杂的量化指标感到困惑？是否对新药研发周期长、成功率不高的现象感到不解？是否对医学影像报告中提及的数学算法感到陌生？这些问题的答案，都与数学息息相关。 量化与精确： 生命现象本质上是复杂的生化反应和物理过程的集合，其中充斥着无数的变量和相互作用。数学提供了将这些复杂现象进行量化、建模和分析的强大工具。例如，在心血管疾病的研究中，通过建立血流动力学的数学模型，我们可以精确预测血管的压力分布、血栓形成的风险，从而为介入治疗提供科学依据。在内分泌学中，数学模型可以描述激素分泌与代谢的动态平衡，帮助我们理解糖尿病等代谢性疾病的发病机制。 洞察隐藏规律： 医学数据浩如烟海，包括基因序列、蛋白质组学信息、临床试验结果、电子病历等。直接分析这些数据，如同在沙漠中寻找水滴。数学，尤其是统计学和数据科学，能够帮助我们从海量数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和关联，从而发现新的生物标志物、识别疾病的早期预警信号，甚至预测疾病的发生风险。例如，在流行病学研究中，数学模型能够预测传染病的传播路径和规模，为公共卫生决策提供科学支持。 模拟与预测： 许多医学研究无法直接在人体上进行，例如新药的有效性和毒性测试。数学模型和计算机模拟技术，如有限元分析、分子动力学模拟等，能够在虚拟环境中模拟药物与靶点的相互作用，预测药物的药代动力学和药效学行为，大大缩短药物研发周期，降低研发成本，并提高成功率。同样，在肿瘤治疗中，数学模型可以模拟肿瘤的生长和扩散，帮助医生制定更优化的放疗和化疗方案。 理解复杂系统： 人体是一个极其复杂的系统，由无数相互关联的组件构成，如细胞、组织、器官、系统等。这些组件之间的相互作用呈现出高度的非线性动态特征。数学，特别是动力学系统理论和复杂网络理论，为我们提供了理解这些复杂系统行为的框架，例如神经元网络的信号传递，免疫系统的响应机制，以及基因调控网络的稳定性等。 本书将带您领略数学在医学领域的精彩应用： 本书并非枯燥的数学定理堆砌，而是以医学应用为导向，系统性地介绍与现代医学研究和实践密切相关的数学工具和方法。我们将从最基础的数学概念入手，逐步深入到更高级的应用，力求让您在理解数学原理的同时，清晰地看到它们如何在医学领域发挥作用，解决实际问题。 第一部分：量化生命的语言——基础数学与生物统计 函数的奥秘与生命现象的描述： 您将学习如何用函数来精确描述生物分子浓度随时间的变化，如何用指数函数模型解释细胞的生长和衰减，如何用逻辑斯蒂函数模型模拟种群动态。这些看似简单的数学工具，是理解许多生理过程和疾病发展的基础。 导数与变化率： 探索生命的动态变化。例如，在药物动力学中，导数可以描述药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄速率；在生理学中，导数可以描述神经信号的传播速度。 积分与累积效应： 理解累积效应的重要性。例如，在药物治疗中，积分可以计算药物的总暴露量（AUC），这是评估药物安全性和有效性的重要指标；在流行病学中，积分可以计算疾病的累积发病率。 概率论与不确定性： 医学诊断和治疗常常伴随着不确定性。概率论帮助我们量化这种不确定性，例如评估某种症状出现某种疾病的概率，理解诊断测试的敏感性和特异性。 统计推断的基石： 学习如何进行科学的数据分析，包括描述性统计、假设检验、置信区间等。这些工具是理解临床试验结果、评估治疗效果、发现疾病相关因素的关键。您将了解到如何解读p值，如何理解回归分析，以及如何避免常见的统计误区。 第二部分：构建医学模型的数学框架 线性代数与多维数据的处理： 在基因组学、蛋白质组学等高通量数据分析中，数据往往是高维的。线性代数提供了处理这些高维数据的强大工具，例如主成分分析（PCA）用于降维，矩阵分解用于识别数据中的潜在结构。 微分方程与动态过程的模拟： 生命是一个充满动态变化的过程。微分方程是描述这些动态变化最自然的数学语言。您将学习如何建立微分方程模型来描述酶促反应动力学、细胞信号传导通路、药物在体内的分布和代谢等。 差分方程与离散化过程： 许多生物过程可以看作是离散的步骤。差分方程可以用来模拟这些离散过程，例如细胞分裂、基因表达的开关等。 图论与网络分析： 现代医学越来越重视系统生物学的研究，即从整体和网络的角度理解生命现象。图论和网络分析可以用来构建和分析基因调控网络、蛋白质相互作用网络、疾病传播网络等，揭示系统中关键节点和重要通路。 第三部分：数理模型在医学前沿领域的应用 医学影像的数学魔法： 了解医学影像（如CT、MRI、PET）如何通过复杂的数学算法将原始扫描数据转化为可视化的三维图像。学习傅里叶变换、滤波、图像重建等核心概念，理解如何通过数学处理来增强图像质量、去除噪声、分割病灶。 生物信息学的数学驱动： 探索基因测序、蛋白质结构预测、药物靶点识别等生物信息学领域如何依赖于数学算法。了解序列比对算法、机器学习在基因分类和预测中的应用，以及概率模型在基因组学分析中的作用。 药物设计与研发的数理之道： 学习如何利用数学模型和计算机模拟来加速新药的发现和优化。了解分子对接、量子化学计算、药代动力学/药效学（PK/PD）模型在药物研发中的重要性。 临床决策支持与精准医疗的数学模型： 探讨如何利用数学模型和人工智能技术来辅助临床决策，例如疾病风险预测、治疗方案选择、预后评估等。理解大数据和机器学习在构建精准医疗模型中的潜力。 谁适合阅读本书？ 无论您是医学专业的学生，希望为未来的研究打下坚实的数理基础；还是正在从事生物学、药学、公共卫生等相关领域的科研人员，希望将数学工具更有效地应用于您的工作中；亦或是对医学发展充满热情，渴望理解现代医学背后科学原理的普通读者，本书都将为您打开一扇通往更深层理解的大门。 本书的编写风格力求清晰易懂，理论与实际应用相结合。我们会通过大量生动的医学案例来阐释抽象的数学概念，帮助您建立起数学与医学之间的直观联系。即使您没有深厚的数学背景，也可以通过本书的学习，逐步掌握理解和应用这些重要数学工具的能力。 拥抱数学，就是拥抱现代医学的未来。让我们一同踏上这场探索生命奥秘的数理之旅，用数学的视角，重新审视和理解这个复杂而迷人的生命世界。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备一个关于生物统计学的课题，一直在寻找一本能够深度结合医学背景的数学参考书，手头这本给我的感觉是，它成功地找到了纯理论数学和实际临床应用之间的平衡点。很多高等数学教材在应用部分往往处理得比较笼统，要么就是纯粹的数学习题的变体，要么就是应用得过于肤浅。然而，这本书似乎在这方面下了不少功夫。它在讲解微积分在药物动力学模型构建中的作用时，讲解得非常细致，不仅仅是给出公式，还会深入探讨为什么选择这种特定的函数形式去拟合生理过程，这种对“为什么”的探讨，远比“怎么算”来得更有价值。特别是涉及到一些高阶函数和微分方程的应用，书中提供的案例分析往往能让人豁然开朗，体会到这些抽象的数学工具是如何精确地描述生命活动的复杂性的。我个人感觉，这本书更像是一本“应用数学手册”而不是单纯的“数学课本”，对于希望将数学知识真正转化为解决医学问题能力的读者来说，它的实用价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在与时俱进方面做得非常出色，它并没有固守于传统的分析方法。在涉及到一些前沿的生物医学工程或大数据分析的基础数学工具时，它巧妙地融入了诸如数值计算和优化算法的一些基本思想。比如，在处理非线性回归模型或进行医学数据拟合时，书里简要介绍了牛顿迭代法等数值方法的基本原理，这对于我们未来的研究生阶段或进入临床研究领域是至关重要的。虽然篇幅不长，但这种前瞻性的内容设置，有效地拓宽了读者的视野，让我们意识到高等数学的学习并非止步于微积分和线性代数的基础范畴。它暗示了，要真正掌握现代医学中的复杂定量分析，必须具备接触和理解这些现代计算数学工具的能力。总而言之，这是一本既有深厚理论根基，又对未来发展趋势有所把握的优秀教材，能够为后续的专业学习打下非常坚实且富有弹性的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

从教学法和辅助资源的丰富程度上来看，这本书的编者团队显然是下了大工夫的。我特别关注教材中那些用于辅助理解的图示和模型。例如，在阐述概率论和数理统计的连续型随机变量时，书中不仅有标准的概率密度函数曲线图，还配有三维的曲面图来帮助理解累积分布函数的概念，这对于视觉学习者来说简直是救星。而且，我注意到在一些关键的定义和定理的阐述后，通常会有一个简短的“专家提示”或“历史背景”的小栏目，这些内容虽然不是考试的重点，但极大地丰富了我们对该数学分支在医学发展历程中的作用的认知。它让学习过程不再枯燥乏味，而是变成了一场探索知识演变的历史之旅。这种对细节的打磨和对不同学习风格的兼顾，体现了编写者深厚的教学经验和对当前中医药院校学生特点的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚开始接触这本书的时候，对其中部分章节的难度是感到有些压力的。尤其是那些涉及线性代数在影像学处理或基因测序数据分析中的应用的章节，里面的矩阵运算和特征值分解的概念，如果没有扎实的预备知识，确实有些吃力。但随着我耐下心来，跟着书中的步骤一点点啃下来之后，我发现作者在设计习题组时，采取了一种非常聪明的“阶梯式”难度递增策略。基础练习旨在巩固定义和基本运算，而中等难度的题目则开始要求读者进行概念的迁移和组合运用，最难的那部分，往往是直接模拟实际研究中的简化场景。这种设计迫使学习者不能只停留在死记硬背公式的层面，而是必须真正理解公式背后的数学逻辑，并学会如何在不熟悉的背景下重构问题框架。这种对思维训练的重视程度，是我认为这本书区别于市面上其他教材的一个显著特点，它不仅教你“工具”，更教你“如何使用工具去思考”。

评分☆☆☆☆☆

这套教材的装帧设计真不错，封面设计得很有现代感，虽然是医学领域的专业书籍，但色彩搭配和排版都很舒服，让人有想翻开阅读的欲望。拿到手里就能感受到纸张的质感，印刷清晰度很高，即便是那些复杂的公式和图表，看起来也毫不费力。不过，我更想聊聊的是，这本书在内容编排上的整体逻辑性。它似乎非常注重从基础概念的建立入手，层层递进，就像搭积木一样，先把地基打牢，然后再往上构建复杂的理论框架。对于我们这种数学基础相对薄弱，但又急需掌握高等数学在医学领域应用的学生来说，这种由浅入深的讲解方式无疑是极大的福音。我特别欣赏它在引入新知识点时，总是会先用一个贴近实际的医学案例来铺垫，而不是干巴巴地抛出数学定义，这种“场景化”的学习引导，极大地增强了学习的代入感和目的性，让人能立刻明白“我为什么要学这个”。虽然最终的推导过程依然需要一定的数学功底，但前期的铺垫工作做得相当到位，使得学习的陡峭曲线变得相对平缓了一些。