数理生物学演習 2019年度

第１３回関連リンク

• 配布資料 演習終了後，修正版に変更
• サンプルコード
  • answer_sample_13.ipynb

第１２回関連リンク

• 配布資料

第１１回関連リンク

• 配布資料
• 有限差分法 | 補足資料
• サンプルコード
  • 反応拡散モデル
    • sample_RD.ipynb
    • sample_RD_refac.ipynb

第１０回関連リンク

• 配布資料 Web上での配布のみ

第９回関連リンク

• 配布資料
• サンプルコード・データ
  • CGL_vis.ipynb
  • sample_CGL.npy
• 補足
  • ライフゲームの実装例 CGL_example.ipynb
  • L-システム LSystem.ipynb

第８回関連リンク

• 配布資料 演習終了後，修正版に変更
• 論文まとめテンプレート

第７回関連リンク

• 配布資料
• サンプルコード
  • 03_RaupModel.ipynb

第６回関連リンク

• 配布資料 修正版に変更（2019.06.02）
• 課題解答例 sample_answer_06.ipynb

第５回関連リンク

• 配布資料
• サンプルコード
  • SIR.ipynb
• 課題解答例
  • 資料
  • 05-01.ipynb
  • 05-02.ipynb
  • 05-04.ipynb

第４回関連リンク

• 配布資料
• サンプルコード
  • 01_prey_predator.ipynb
  • 02_Newton.ipynb
• 課題解答例
  • 競争系・共生系 sample_answer_04_01.ipynb
  • 数式処理 sample_answer_04_02.ipynb

第３回関連リンク

• 配布資料
• サンプルコード
  • 02_bifurcationDiagram.ipynb
  • 03_plot_analytical_solution.ipynb
  • 04_plot_numerical_solution.ipynb
• 課題解答例 sample_answer_03.ipynb

第２回関連リンク

• 配布資料 演習終了後，修正版に変更
• サンプルコード
  • 01_intro.ipynb
  • 05_matplotlib.ipynb

第１回関連リンク

• 配布資料
• 数理生物学演習（2019年度）向けPython環境構築
• 数理生物学演習（2019年度）向けVS Code環境構築
• PDFで保存

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場所

W1-C-202

連絡先

担当教員

• 野下 浩司 noshita at morphometrics.jp

TA

• 伊藤 悠介 uks3tkwbft[at]gmail.com
• 岩波 翔也 iwanamishoya[at]gmail.com
• 永田 拳吾 grsa777[at]gmail.com
• 高木 舜晟 crystal.hk.039[at]gmail.com
• 生駒 千乃 ikomayukino0419[at]gmail.com
• 織田 貴史 takafumihumi1120[at]gmail.com

本演習の関連リンク

• 課題提出等 | 九州大学Moodle
• サンプルコード・データ | GitHub

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参考図書等

ここに挙げたもの以外にもたくさんの教科書・文献が世の中にはある． 自分自身と本の相性もあるので，自分にあったものを探して利用しよう．

数理生物学

教科書

比較的広い内容を扱う数理生物学系の教科書．

• 数理生物学入門
• マレー数理生物学 Mathematical Biology I. An IntroductionとII. Spatial Models and Biomedical Applicationsの日本語訳
  • マレー数理生物学入門
  • マレー数理生物学 応用編
• シリーズ 数理生物学要論
  • 「数」の数理生物学
  • 「空間」の数理生物学
  • 「行動・進化」の数理生物学
• 進化生態学入門―数式で見る生物進化―
• 行動生態学入門

やや発展的・専門的な内容の教科書

• システム生物学入門―生物回路の設計原理―
• 力学系入門
• 感染症の数理モデル
• 作って動かすALife
• ゼロから作るDeep Learning
• 深層学習
• 深層学習
• 理論生物学入門
• Principles of Population Genetics

オムニバス

どちらかというと事例紹介．より研究に近い内容を知りたいとき．

• 生命の数理
• 理論生物学
• 定量生物学
• 古生物の形態と解析
• 生物の形の多様性と進化

Python

プログラミングはじめての人向け

• みんなのPython
• スラスラわかるPython
• Pythonスタートブック［増補改訂版］

他のプログラミング言語使ったことある人向け

• Pythonチュートリアル 第3版
• 入門Python3
• 公式ドキュメント

その他

• 独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

参考

• Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで | Lean Baseball

レポートや論文の作法

• リサーチの技法
• 理科系の作文技術

文献管理

• Mendeley
  • Mendeley: 利用にあたってのご案内
  • Mendeley | 九州大学附属図書館
    九州大学では機関版を利用できる．

数値計算・シミュレーション

• 数値計算の常識
• Pythonによる数値計算とシミュレーション
• 微分方程式で数学モデルを作ろう
• 数理モデリング入門
• 科学技術計算のためのPython入門

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内容（予定）

1. Hello, World!
   • プログラミングの意義，プログラムが動くまで
   • 環境導入
2. 個体群動態：離散
   • 離散ロジスティックモデル
   • 四則演算，繰り返し処理，ファイル入出力，結果の出力
3. 個体群動態：連続
   • 指数増殖，ロジスティック成長，最終課題へのロードマップ説明
   • 条件分岐，数値計算と数式処理
   • オイラー法
4. 個体群動態：2種あるいは多種系
   • ロトカ・ボルテラ モデル，サーカディアンリズム
   • 結果の可視化
   • ニュートン法
5. 突然変異固定までの待ち時間
   • 確率過程
   • 擬似乱数
6. 理論形態学
   • Raupモデル，成長管モデル
   • 3Dパラメータ表示
7. 疫学モデル
   • SIRモデル
   • 数値積分，関数
   • 最小二乗法, Box-Muller法
8. 研究をはじめるために
   • 文献検索，引用の仕方
   • Google Scholor，Web of Science
9. 人工生命
   • セル・オートマトン，ライフゲーム
   • 時間変化する結果の可視化，境界条件
10. 中間発表
    • 各人，各チームのプレゼン
11. パターン形成
    • フレンチフラッグモデル，反応拡散系
    • ２次元配列
12. ニューラルネットワーク
13. 応用例紹介：？？？
14. 応用例紹介：？？？
15. 数理生物学でのプログラミング
    • まとめ，最終課題へ向けた調整