На нашем сайте вы можете читать онлайн «Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Учебники и пособия для вузов. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II

Дата выхода
09 сентября 2022
Краткое содержание книги Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Денис Владимирович Соломатин) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Начало XXI века ознаменовано выходом в свет прекрасной книги Mathematical Models in Biology An Introduction / Elizabeth S. Allman, University of Southern Maine, John A. Rhodes, Bates College, Maine, содержащей обзор достижений века предшествующего, которая легла в основу данного издания, поэтому если уже знакомы с ней, то мне вас практически нечем удивить. В противном случае – добро пожаловать в чудесный мир тесного переплетения идей биологии, криптографии, абстрактной общей алгебры, конкретной дискретной математики и вероятностной математической статистики, на пользу бурно развивающейся ныне биоматематики. Хотите узнать в чём практический смысл вычисления собственных значений и собственных векторов матриц? Как определяется доля населения, которая должна быть успешно вакцинирована для обеспечения коллективного иммунитета? Как из структуры ДНК можно почерпнуть принципы СУВ? И много-многое другое? Тогда эта книга именно для вас.
Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Математические модели в естественнонаучном образовании. Том II без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Например, расстояние между группой
и
равно
, а расстояние между
и
равно
. Таким образом, исходная таблица сводится к таблице 5.3.
Таблица 5.3. Расстояния между групп; UPGMA, Шаг 1
.425 .575
.50
Теперь просто повторяем процесс, используя расстояния в таблице 5.3. Поскольку ближайшими таксонами и/или группами в новой таблице являются
и
, которые находятся на расстоянии 0,425 друг от друга, то получаем рисунок 5.
Рисунок 5.7. UPGMA; шаг 2.
Ребро
должно иметь длину
, в то время как другое новое ребро должно иметь длину
, потому что уже есть ребро длины
для учета некоторого расстояния между
и другими таксонами.
Снова объединив таксоны, формируем группу
и вычисляем расстояние от неё до
путем усреднения исходных расстояний от
до каждого из
,
и
.
. Обратите внимание, что это не то же самое, что усреднение расстояния от
до
и до
. Поскольку новая таблица расстояний будет иметь это значение в качестве единственной записи, нет необходимости приводить ее. Изобразим рисунок 5.8, считая, что расстояние от корня до
равно
. Конечное ребро имеет длину. 0625, таким образом, помещаем оставшийся таксон на расстоянии
от корня.
Рисунок 5.8. UPGMA; шаг 3.
Как и подозревали, дерево, которое построили для имеющихся данных, не совсем соответствует этим данным. Расстояние на дереве от
до
, например, равно
, хотя по исходным данным должно быть
. Тем не менее, расстояния между вершинами построенного дерева, по крайней мере, достаточно близки к расстояниям, указанным в исходных табличных данных.
Если бы было больше таксонов, то пришлось бы сделать больше шагов для завершения процесса UPGMA, но не было бы никаких принципиально новых действий.








