生命系统的物理建模:概率、模拟及动力学(第二版)

最新版《生命系统的物理建模》能与中国读者见面，我感到非常高兴。感谢舒咬根教授、黎明教授承担本教材的翻译工作，他们出色地完成了这一专业且繁琐的工作，并在整个翻译过程中一直与我保持着良好的沟通与合作。感谢欧阳钟灿教授组织安排了本书中文版(第一版)的出版，并不断给予鼓励和支持。同时，非常荣幸能一直与上海科学技术出版社合作，我要特别感谢编辑团队提供的大量协助。
这一新版本增加了几个新的主题，这些主题都是世界范围内的研究热点，这为做出重要科学发现提供了广阔天地!我希望中国的读者们能像我虚构的学生Smith和Jones一样，乐于与其他学生辩论和讨论这些想法，同时思考如何将它们应用到实际的实验中。这样，你将逐渐超越本书和其他书中的内容，创造出自己的新思想。
菲利普·纳尔逊
2022年10月22日

《生命系统的物理建模》源于菲利普•纳尔逊（Philip Nelson）教授在宾夕法尼亚大学授课数年的讲义，面向的学生主要是2-3年级的理工科学生。不同于先前的生物物理教材往往着眼于介绍生命系统的物理现象，本书侧重于通过物理建模的方式从定量实验数据中提炼出科学规律，为最终实现生命科学数学化提出了自己的方法。
本书可以用于生物物理学专业的基础课教学，也适合作为许多其他专业学生拓展知识的优秀读物，包括物理学、生物学、化学、应用数学等专业。书中部分内容超越了本科范围，只要纳入教师自己的专业知识，本书同样很方便作为研究生教材。 

菲利普•纳尔逊（Philip Nelson）：美国著名物理学家，宾夕法尼亚大学教授，著有《生物物理学：能量、信息、生命》、《生命系统的物理建模》《从光子到神经元——光、成像和视觉》等广受欢迎的大学及研究生教材。

引言：HIV 研究的突破得益于学科交叉1
第1篇 预备知识6
第1章 病毒动力学
1.1导读：拟合………………………………………………………………6
1.2HIV 感染过程建模 ………………………………………………………7
1.2.1 生物背景 …………………………………………………………7
1.2.2 半对数图可以揭示数据的指数关系………………………………9
1.2.3 鉴别系统要素及其主要相互作用是物理建模的第一步 ………10
1.2.4 数学分析可以预测一系列行为……………………………………11
1.2.5 大部分模型都需要用数据拟合 ……………………………………13
1.2.6 过约束与过拟合 ……………………………………………………14
1.3有关建模的几句忠告 …………………………………………………15
总结 ……………………………………………………………………………16
拓展 ……………………………………………………………………………19
习题 ……………………………………………………………………………21
第2章 物理学与生物学26
2.1导读：推断………………………………………………………………26
2.2交叉…………………………………………………………………27
2.3量纲分析…………………………………………………………………28
总结 ……………………………………………………………………………28
习题 ……………………………………………………………………………30
第 2篇生物学中的随机性
第3章 离散型随机性34
3.1导读：分布………………………………………………………………34
3.2随机性事例………………………………………………………………35
3.2.1 五个典型事例阐明随机性概念……………………………………35
3.2.2 随机系统的计算机模拟 ……………………………………………39
3.2.3 生物和生化的随机性事例 …………………………………………39
3.2.4 假象：流行病学中的成簇 …………………………………………40
3.3离散型随机系统的概率分布 …………………………………………40
3.3.1 概率分布描述了随机系统在什么程度上是可预测的 …………40
3.3.2 随机变量将数值与样本空间中的点相关联 ………………………42
3.3.3 加法规则 ……………………………………………………………43
3.3.4 减法规则 …………………………………………………………43
3.4条件概率…………………………………………………………………44
3.4.1 条件概率是两概率的比值 …………………………………………44
3.4.2 独立事件与乘法规则 ………………………………………………45
3.4.3 婴儿床死亡事件与检察官谬论 ……………………………………45
3.4.4 几何分布描述一系列独立尝试后获得成功所需的等待时间 …46
3.4.5 联合分布 ……………………………………………………………48
3.4.6 医学检查的恰当解释需要条件概率为前提 ……………………49
3.4.7 贝叶斯公式凝练了条件概率的计算………………………………52
3.5期望和矩…………………………………………………………………53
3.5.1 期望表达的是随机变量多次试验的平均值 ……………………53
3.5.2 随机变量的方差是其涨落的一种度量……………………………55
3.5.3 平均值的标准误差随样本数的增加而减小 ……………………57
3.5.4 关联性和协方差 ……………………………………………………58
总结 ……………………………………………………………………………60
拓展 ……………………………………………………………………………63
习题 ……………………………………………………………………………65
第4章 实用离散分布74
4.1导读：模拟………………………………………………………………74
4.2二项式分布………………………………………………………………74
4.2.1 溶液中取样的过程等同于伯努利试验……………………………74
4.2.2 多次伯努利试验的总和遵循二项式分布…………………………75
4.2.3 期望和方差 …………………………………………………………76
4.2.4 如何计算细胞内的荧光分子数 ……………………………………77
4.2.5 二项式分布的计算机模拟 …………………………………………78
4.3泊松分布………………………………………………………………79
4.3.1 样本数趋于无穷时二项式分布变得简单…………………&