数理生物学演習 2019年度


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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


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.

やや発展的・専門的な内容の教科書

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.

Python

プログラミングはじめての人向け

他のプログラミング言語使ったことある人向け

その他

参考

レポートや論文の作法

文献管理

数値計算・シミュレーション


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