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第1章 绪论 1

1.1背景与意义 1

1.1.1背景 1

1.1.2意义 6

1.2研究思路与创新点 7

1.2.1研究思路 7

1.2.2创新点 7

1.3生物数学简介 7

1.3.1生物数学概念厘定 8

1.3.2生物数学的主要分支 8

第2章 一类生物数学模型的产生和发展 10

2.1沈括的种群模型 11

2.2斐波那契的种群动态数学模型 11

2.3徐光启的人口增长模型 13

2.4格朗特的生命表模型 14

2.5欧拉的人口几何增长动态数学模型 15

2.6传染病动态数学模型 15

2.7马尔萨斯模型 18

2.8逻辑斯蒂克（Logistic）模型 19

2.9洛特卡—沃尔泰拉模型 22

2.10洛特卡—沃尔泰拉模型的扩展模型 25

2.11单种群扩散动态数学模型 30

2.12多种群扩散动态数学模型 33

2.13复合种群动态数学模型 34

2.14郝林种群动态数学模型 35

2.15混沌种群动态数学模型 37

2.16小结 39

第3章 生物统计学的起源与形成 41

3.1拉普拉斯与生物统计学 42

3.2凯特勒特与生物统计学 42

3.3孟德尔与生物统计学 43

3.4高尔顿与生物统计学 43

3.5卡尔·皮尔逊与生物统计学 45

3.6戈塞特与生物统计学 46

3.7费希尔与生物统计学 47

3.8奈曼—伊亘·皮尔逊假设检验理论 49

3.9生物统计学常用术语的产生 50

3.9.1总体与样本 50

3.9.2参数与统计量 51

3.9.3试验设计法 52

3.9.4点估计 52

3.9.5区间估计 53

3.9.6假设检验 54

3.9.7统计决策理论 54

第4章 数量遗传学的起源与形成 55

4.1孟德尔与数量遗传学 55

4.2哈代—温伯格遗传平衡定律 57

4.3摩尔根与数量遗传学 59

4.4数量遗传学的产生与发展 64

4.5沃森—克里克脱氧核糖核酸右手双螺旋结构 68

4.6木村兹生与数量遗传学 68

4.7拓扑数量遗传学 69

第5章 数学生态学的起源与形成 71

5.1奥德姆与数学生态学 71

5.2迈克阿瑟与数学生态学 72

5.3罗伯特·梅与数学生态学 73

5.4数学生态学中的牛顿定律 74

5.5数学生态学中的模糊数学 76

第6章 生物信息学的起源与形成 78

6.1遗传算法的产生和发展 79

6.2生物信息学中的主要数学方法 80

6.2.1概率论与数理统计方法 80

6.2.2运筹学方法 81

6.2.3信息论方法 81

6.2.4序列比对方法 82

6.2.5其他主要数学方法 82

第7章 五位重要人物对生物数学的影响 83

7.1孟德尔对生物数学的影响 83

7.2沃尔泰拉对生物数学的影响 88

7.3高尔顿对生物数学的影响 96

7.4费希尔对生物数学的影响 98

7.5拉谢甫斯基对生物数学的影响 100

第8章 生物数学的社会化及发展方向展望 106

8.1生物数学的社会化 106

8.1.1生物数学专门期刊的创办 106

8.1.2生物数学专著的出版 107

8.1.3生物数学社团的成立 108

8.1.4生物数学奖励 108

8.2生物数学的发展方向展望 112

8.2.1生物数学将广泛渗透和应用于生物医学 113

8.2.2多物种复合种群模型将趋于成熟 115

8.2.3将创造出更适合于生物学的新数学 118

第9章 中国生物数学的开拓 123

9.1生物数学在中国的早期发展 123

9.1.1六位学者的开创性工作 123

9.1.2数学生态学学术活动 127

9.1.3生物数学讨论会 128

9.2中国生物数学教育的兴办 129

9.3生物数学社团的产生 130

9.4生物数学专门期刊的创办 130

9.5生物数学专著的出版及重要记载 132

9.6生物数学学术会议频繁开展 134

9.6.1全国性生物数学学术会议 134

9.6.2省级生物数学年会 136

9.6.3国际生物数学学术会议 136

9.6.4双边生物数学会议 138

9.7小结 139