药学计算导论PDF电子书下载

引言 药学计算概论 1

0.1 药学计算的起源 1

0.1.1 药学起源 1

0.1.2 药学计算的起源 1

0.1.3 药学计算思维的诞生 1

0.2 药学计算的发展 2

0.2.1 计算技术的发展 2

0.2.2 药学计算的发展 2

0.2.3 药学计算思维的拓展 3

0.3 药学计算的未来 3

0.3.1 药学的发展 3

0.3.2 药学计算的未来 3

0.3.3 药学计算思维的创新 4

第一部分 药学计算原理 7

第1章 计算基础 7

1.1 问题分析 7

1.1.1 药学计算过程 7

1.1.2 建立计算模型的方法 10

1.1.3 计算模型求解 11

1.2 数据 16

1.2.1 数据类型 16

1.2.2 数据结构 17

1.2.3 数据意义 19

1.3 算法 21

1.3.1 算法概念 21

1.3.2 算法实现 22

1.3.3 药学计算基本原理和常用方法 24

1.3.4 药学计算可视化方法的设计与实现 25

第2章 算法原理 29

2.1 算法的描述 29

2.1.1 自然语言 30

2.1.2 流程图 30

2.1.3 伪代码 30

2.1.4 程序设计语言 31

2.2 算法的设计 32

2.2.1 穷举法 32

2.2.2 回溯法 33

2.2.3 递归 35

2.2.4 分治法 37

2.2.5 动态规划 40

2.3 算法的评价和分析 42

2.3.1 算法的正确性 42

2.3.2 算法的复杂度 43

第3章 仿真原理 45

3.1 计算机仿真的基本概念 45

3.1.1 仿真的定义 45

3.1.2 仿真的分类 46

3.1.3 计算机仿真的工作流程 47

3.2 连续系统仿真 47

3.2.1 连续系统仿真的原理 47

3.2.2 连续系统仿真的数学模型种类 48

3.2.3 数值积分法 48

3.2.4 算法设计 49

3.3 离散系统仿真 51

3.3.1 概率的概念 51

3.3.2 随机数的产生 51

3.3.3 等时间步长法仿真的原理 52

3.3.4 仿真过程 52

3.4 离散事件系统仿真 53

3.4.1 描述离散事件系统的基本要素 53

3.4.2 离散事件系统的仿真方法 54

3.5 计算机仿真系统的设计及应用工具 54

3.5.1 Simulink模型库的启动 55

3.5.2 仿真模型窗口的创建 55

3.5.3 仿真模型设计 56

第二部分 药学计算能力 61

第4章 网络与通信 61

4.1 网络基础 61

4.1.1 网络分类 62

4.1.2 浏览器／服务器（B/S）结构 66

4.1.3 分布式系统 67

4.2 因特网 69

4.2.1 因特网体系结构 70

4.2.2 IP地址 72

4.2.3 HTML和XML 75

第5章 存储与挖掘 78

5.1 数据的存储与表示 78

5.1.1 存储介质 78

5.1.2 存储方式 79

5.1.3 数据的表示 80

5.2 数据库应用系统 85

5.2.1 数据库基础 85

5.2.2 关系模型 86

5.2.3 数据库应用系统 88

5.3 数据挖掘 89

5.3.1 数据挖掘概念 89

5.3.2 数据挖掘原理 90

第6章 算法能力 93

6.1 计算机自身的存储特性导致计算机无法解决的问题 93

6.2 算法的有效性导致计算机不能解决的问题 94

6.3 算法的局限性导致计算机不能解决的问题 95

6.4 人类与自然认知限制导致计算机不能解决的问题 96

6.5 没有算法而导致计算机不能解决的问题 96

第三部分 药学计算进展 101

第7章 并行与随机 101

7.1 计算机网络并行计算 101

7.1.1 并行计算及其由来 101

7.1.2 并行计算的分类 101

7.1.3 并行计算机的体系结构 103

7.1.4 并行计算机系统的构成 104

7.1.5 并行计算机系统的内存访问模型 105

7.1.6 并行程序设计及其在药学领域的应用 106

7.2 云计算 108

7.2.1 云计算概念的产生 108

7.2.2 云计算的特点和基本原理 108

7.2.3 云计算的分类及应用 110

7.2.4 云计算的发展现状及其在药学领域的应用 112

第8章 人工智能 114

8.1 人工智能基础 114

8.1.1 人工智能的概念和由来 114

8.1.2 人工智能的发展历程 114

8.1.3 人工智能的主要研究学派 116

8.1.4 我国人工智能研究的历史 117

8.1.5 人工智能技术与实现方法 117

8.1.6 人工智能的主要研究方向 118

8.1.7 人工智能在医药领域的应用 118

8.2 人工神经网络 119

8.2.1 人工神经网络的概念和发展 119

8.2.2 人工神经网络的学习方式 120

8.2.3 神经元模型和BP神经网络 121

8.2.4 人工神经网络在药学上的应用 124

8.3 生物医药机器人 131

第9章 计算技术的滥用 132

9.1 计算机伦理 132

9.1.1 计算机伦理学 132

9.1.2 计算机伦理道德的特征与原则 132

9.1.3 计算机伦理学的研究内容 133

9.1.4 计算机伦理道德的规范与教育 135

9.2 计算技术滥用与计算技术犯罪 136

9.2.1 计算机滥用 136

9.2.2 计算技术犯罪 137

第四部分 药学计算展望 141

第10章 计算的革命 141

10.1 量子计算 141

10.1.1 量子计算概念与量子计算机 141

10.1.2 量子计算基本原理 142

10.2 生物计算 144

10.2.1 生物计算概念与生物计算机 144

10.2.2 DNA计算原理 144

10.2.3 DNA计算的模型 145

10.3 社会计算 146

10.3.1 社会计算概念 146

10.3.2 社会计算原理 147

10.3.3 社交网站 147

第11章 计算的未来 148

11.1 网络计算 148

11.1.1 企业计算——以中间件为核心 148

11.1.2 网格计算——让计算能力“公用化” 149

11.1.3 对等计算——倡导“平等”共享 150

11.1.4 普及计算——计算无所不在 150

11.1.5 各类网络计算之间的异同 151

11.2 创新计算 152

11.2.1 创造性思维 152

11.2.2 创新计算 153

11.2.3 创新计算的模型框架 154

11.2.4 创新计算的计算方法 155

11.2.5 创新计算的计算思维 156

11.2.6 创新计算的评价模型 157

11.2.7 创新计算的发展趋势 158

11.3 高性能计算 159

11.3.1 高性能计算的概念 159

11.3.2 高性能计算的应用发展 159

11.3.3 高性能计算——探索未知世界 160

11.3.4 高性能计算——告别巫师与消解中心 161

第五部分 实 验 165

实验1 LD50计算 165

实验2 药学试验设计 168

实验3 基于SAS 9.2的药学数据判别 174

实验4 数据描述与统计检验 178

实验5 数据分析 183

实验6 回归分析实验 188

实验7 基于Matlab的药学数据聚类分析 193

实验8 数据仿真 196

实验9 基于Matlab神经网络工具箱的药物处方优化 202

实验10 数据挖掘实验 206

实验11 图像增强 212

实验12 图像分割 215

实验13 图像识别 221

实验14 利用积分图像法快速计算Haar特征 223

实验15 图像动画 227

实验16 中药指纹图谱专家系统 233

实验17 计算编程实验 239