Stochastic Processes, Multiscale Modeling, and Numerical Methods for Computational Cellular Biology
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Okt 2017, 2017
- Hardcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on the modeling and mathematical analysis of stochastic dynamical systems along with their simulations. The collected chapters will review fundamental and current topics and approaches to dynamical systems in cellular biology.This text aims to develop improved mathematical and computational methods with which to study biological processes. At the scale of a single cell, stochasticity becomes important due to low copy numbers of biological molecules, such as mRNA and proteins that take part in biochemical reactions driving cellular processes. When trying to describe such biological processes, the traditional deterministic models are often inadequate, precisely because of these low copy numbers. This book presents stochastic models, which are necessary to account for small particle numbers and extrinsic noise sources. The complexity of these models depend upon whether the biochemical reactions are diffusion-limited or reaction-limited. In the former case, one needs to adopt the framework of stochastic reaction-diffusion models, while in the latter, one can describe the processes by adopting the framework of Markov jump processes and stochastic differential equations. Stochastic Processes, Multiscale Modeling, and Numerical Methods for Computational Cellular Biology will appeal to graduate students and researchers in the fields of applied mathematics, biophysics, and cellular biology. 392 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319626260
- Titel
- Stochastic Processes, Multiscale Modeling, and Numerical Methods for Computational Cellular Biology
- Autor
- David Holcman
- Verlag
- Springer International Publishing Okt 2017
- Veröffentlichungsjahr
- 2017
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319626264
- ISBN-13
- 9783319626260
- Artikelgewicht
- 752 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x27 mm
This book focuses on the modeling and mathematical analysis of stochastic dynamical systems along with their simulations. The collected chapters will review fundamental and current topics and approaches to dynamical systems in cellular biology.
This text aims to develop improved mathematical and computational methods with which to study biological processes. At the scale of a single cell, stochasticity becomes important due to low copy numbers of biological molecules, such as mRNA and proteins that take part in biochemical reactions driving cellular processes. When trying to describe such biological processes, the traditional deterministic models are often inadequate, precisely because of these low copy numbers. This book presents stochastic models, which are necessary to account for small particle numbers and extrinsic noise sources. The complexity of these models depend upon whether the biochemical reactions are diffusion-limited or reaction-limited. In the former case, oneneeds to adopt the framework of stochastic reaction-diffusion models, while in the latter, one can describe the processes by adopting the framework of Markov jump processes and stochastic differential equations.
Stochastic Processes, Multiscale Modeling, and Numerical Methods for Computational Cellular Biology will appeal to graduate students and researchers in the fields of applied mathematics, biophysics, and cellular biology.
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This book focuses on the modeling and mathematical analysis of stochastic dynamical systems along with their simulations. The collected chapters will review fundamental and current topics and approaches to dynamical systems in cellular biology.
This text aims to develop improved mathematical and computational methods with which to study biological processes. At the scale of a single cell, stochasticity becomes important due to low copy numbers of biological molecules, such as mRNA and proteins that take part in biochemical reactions driving cellular processes. When trying to describe such biological processes, the traditional deterministic models are often inadequate, precisely because of these low copy numbers. This book presents stochastic models, which are necessary to account for small particle numbers and extrinsic noise sources. The complexity of these models depend upon whether the biochemical reactions are diffusion-limited or reaction-limited. In the former case, oneneeds to adopt the framework of stochastic reaction-diffusion models, while in the latter, one can describe the processes by adopting the framework of Markov jump processes and stochastic differential equations.
Stochastic Processes, Multiscale Modeling, and Numerical Methods for Computational Cellular Biology will appeal to graduate students and researchers in the fields of applied mathematics, biophysics, and cellular biology.
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