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Große Datenmengen lassen sich ohne den Einsatz von einschlägigen Softwareprodukten kaum bearbeiten. Mit den bereitgestellten Algorithmen können Daten statistisch ausgewertet und Optimierungsaufgaben oder kombinatorische Problemstellungen gelöst werden. Auch wenn dies zumeist im ¿Black Box¿-Verfahren geschieht, ist es doch hilfreich, etwa bei der Auswahl der Algorithmen oder bei der Einschätzung der erforderlichen Zeit-Ressourcen, die hinter den Algorithmen steckenden mathematischen Ideen zu kennen.Das Buch lädt Biologen und Mediziner ein, sich mit den mathematischen Grundlagen von ausgewählten Algorithmen der Bioinformatik vertraut zu machen. Es ist eine Einführung mit vielen durchgerechneten Beispielen und zahlreichen Aufgaben mit ausführlichen Lösungen zum Einüben der mathematischen Inhalte. Inhaltliche Schwerpunkte sind Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Rekursionen, Abzähltechniken, diskrete dynamische Optimierung, Markov-Ketten, Hidden Markov-Modelle und distanzbasierte Klassifikationsverfahren.
Aufbauend auf der Schulmathematik, d.h. auf niedrigem Abstraktionsniveau, und mit starkem Anwendungsbezug, d.h. mit vielen Beispielen und Aufgaben, wird das mathematische Grundwissen fur Biologen (aber auch Mediziner und Agrarwissenschaftler) vermittelt: - Die Beschreibung und Verarbeitung von Beobachtungsdaten - Die fur die biologische Praxis wichtigsten Funktionstypen - Die Anpassung von Funktionen an vorgegebene Daten - Die Erfassung dynamischer Prozesse durch Differenzen- und Differentialgleichungen sowie - Programmunterstutztes Problemlosen (mit Basic). Die zahlreichen, vollstandig durchgerechneten Beispiele sowie die mit Losungen versehenen Aufgaben am Ende eines jeden Abschnittes helfen mit, Anfangsschwierigkeiten leichter zu uberwinden, und unterstutzen insbesondere auch eine Aneignung des Stoffes im Selbststudium.
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