将计算挑战纳入随机过程的多学科课程

@第{Cortez2021条成立CC,title={将计算挑战纳入随机过程的多学科课程},作者={马克·杰森·科尔特斯和艾伦·埃里克·阿基尔以及克雷夫西米尔·乔西奇和亚历山大·J·斯图尔特},日志={SIAM Rev.},年份={2021},体积={65},页码={1152-1170},url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:237454656}}
2020年9月至12月间开设的生物学随机过程课程将一系列每周的计算挑战纳入其中,以使学生熟悉主要的建模概念,并向他们介绍如何在类似研究的环境中实施这些概念。

本文中的数字

反应扩散过程的随机建模

这本随机反应扩散模型的实用入门是基于牛津大学教授的课程。作者讨论了出现的数学方法的本质

Strathprints机构知识库

本文以通俗易懂的方式介绍了化学反应的一些基本概念,并指出了当前该领域研究人员面临的一些挑战。

神经元动力学:从单个神经元到网络和认知模型

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遗传和生物化学网络的计算建模

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数字配方第三版:科学计算的艺术

这个新版本包含了400多个数字配方例程,其中许多是新的或升级的,并采用了特别适合科学应用的面向对象风格。

随机微分方程数值模拟的算法介绍

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基于问题的学习:学生学习什么和如何学习?

基于问题的学习方法提倡体验式教育由来已久。心理学研究和理论表明,通过让学生通过体验

归纳教学法:定义、比较和研究基础

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高校教师合作学习

这本关于合作学习的实用“指南”书旨在为学院和大学的教员提供资源。它概述了合作学习过程,

合作学习方法:一项荟萃分析。

合作学习是教育理论、研究和实践中最广泛、最富有成果的领域之一。然而,对该研究的回顾要么集中于整个文献
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