Título: Mathematical Biology: Modeling and Analysis
Autor: Avner Friedman
Sinopse: The fast growing field of mathematical biology addresses biological questions using mathematical models from areas such as dynamical systems, probability, statistics, and discrete mathematics. This book considers models that are described by systems of partial differential equations, and it focuses on modeling, rather than on numerical methods and simulations. The models studied are concerned with population dynamics, cancer, risk of plaque growth associated with high cholesterol, and wound healing. A rich variety of open problems demonstrates the exciting challenges and opportunities for research at the interface of mathematics and biology. This book primarily addresses students and researchers in mathematics who do not necessarily have any background in biology and who may have had little exposure to PDEs.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Mathematical Biology: Modeling and Analysis”, de Avner Friedman, publicado pela editora Amer Mathematical Society, em 2018 e com 100 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Amer Mathematical Society
Páginas: 100
Ano: 2018
Edição:
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781470447151
ISBN13: 9781470447151
Sobre a editora
Os livros da editora Amer Mathematical Society apresentam uma leitura densa e técnica, voltada para leitores com formação avançada em matemática e áreas correlatas. O catálogo privilegia obras que exploram temas como sistemas dinâmicos, equações diferenciais parciais não lineares e geometria diferencial, com abordagens que combinam rigor teórico e aplicações concretas. A linguagem é predominantemente formal e didática, com exemplos matemáticos detalhados e demonstrações completas, ideal para quem busca aprofundamento acadêmico. Há uma clara ênfase em métodos modernos e clássicos, incluindo tópicos como mecânica hamiltoniana, teoria espectral e análise de sistemas estocásticos.
