生物数学包括哪些方面

① 生物数学是什么

数学和生物学互相渗透形成 的学科。按研究对象和任务的不 同，又分为数学生物学和生物数 学。数学生物学指生物学不同领 域中应用数学方法所产生的一些 新的生物学分支，例如数值分类 学、数量进化论、数量仿生学等; 生物数学指用于生物科学研究中 的数学理论和方法，例如生物统 计学、生物概率论、生物微分方 程、生物系统分析、生物数学模 型、电子计算机的应用、运筹对 策等。

② 生物数学是什么专业，哪些学校有

生物数学是在生物学的不同领域中应用数学工具对生命现象进行研究的学科。其一般方法是建立被研究对象的数学模型并对其进行定性和定量研究，主要应用的数学方法有：微分方程、线性代数、概率论和数理统计、抽象代数、拓扑学、突变理论等，电子计算机的发展使生物数学的研究又有了新的突破。生物数学的内容是多
生物数学方面的：生物统计、数量遗传、数学生态和数学生物分类学可做为四大分支。生物统计学用统计方法研究生物界的客观现象；数量遗传学用数学方法研究在各种不同情况下全体基因型的变化，研究数量性遗传规律；数学生态学用数学理论和和方法描述生态系统的的行为动态定量关系，建立各种生态模型，模拟动物行为；数学生物分类学使用现代数学方法和工具（特别是电子计算机）对古老的生物分类学进行研究。数学方法几乎渗透到生物学的每个角落。有人预言：生物学将会取代物理学成为使用数学工具最多的部门，21世纪可能是生物数学的黄金时代。

③ 数学在生物领域的应用

生物统计、数量遗传、数学生态和数学生物分类学可做为四大分支。生物统计学用统计方法研究生物界的客观现象;数量遗传学用数学方法研究在各种不同情况下全体基因型的变化，研究数量性遗传规律;数学生态学用数学理论和和方法描述生态系统的的行为动态定量关系，建立各种生态模型，模拟动物行为;数学生物分类学使用现代数学方法和工具(特别是电子计算机)对古老的生物分类学进行研究。目前，数学方法几乎渗透到生物学的每个角落，有人预言:生物学将会取代物理学成为使用数学工具最多的部门，21世纪可能是生物数学的黄金时代。

④ 生物数学的数学基础

生物数学具有丰富的数学理论基础，包括集合论、概率论、统计数学、对策论、微积分、微分方程、线性代数、矩阵论和拓扑学,还包括一些近代数学分支,如信息论、图论、控制论、系统论和模糊数学等。由于生命现象复杂,从生物学中提出的数学问题往往十分复杂,需要进行大量计算工作。因此，电脑是生物数学产生和发展的基础，成为研究和解决生物学问题的重要工具。然而就整个学科的内容而论，生物数学需要解决和研究的本质方面是生物学问题，数学和电脑仅仅是解决问题的工具和手段。因此，生物数学与其他生物边缘学科一样，通常被归属于生物学而不属于数学。

⑤ 生命科学: 包括动物学、自然人类学、生物化学、生物数学、生物测量学、生态学、遗传学等。

生命科学:包括动物学、自然人类学、生物化学、生物数学、生物测量学、生态学、遗传学等。

生物学是研究生物(包括植物、动物和微生物)的结构、功能、发生和发展规律的科学。自然科学的一个部分。目的在于阐明和控制生命活动，改造自然，为农业、工业和医学等实践服务。几千年来，我国在农、林、牧、副、渔和医药等实践中，积累了有关植物、动物、微生物和人体的丰富知识。1859年，英国博物学家达尔文《物种起源》的发表，确立了唯物主义生物进化观点，推动了生物学的迅速发展。

生物分类学是研究生物分类的方法和原理的生物学

分支。分类就是遵循分类学原理和方法，对生物的各种类群进行命名和等级划分。瑞典生物学家林奈将生物命名后，而后的生物学家才用域（Domain）、界（Kingdom）、门（ Phylum）、纲（Class）、目（Order）、科（Family）、属（Genus）、种（Species）加以分类。最上层的界，由怀塔克所提出的五界，比较多人接受；分别为原核生物界、原生生物界、菌物界、植物界以及动物界。 从最上层的“界”开始到“种”，愈往下层则被归属的生物之间特征愈相近。共有七大类，分别是：界门纲目科属种。

⑥ 生物数学的研究内容

根据生命科学的需要，生物数学的内容分为以下几个主要方面。 所谓生命现象数量化，就是以数量关系描述生命现象。数量化是利用数学工具研究生物学的前提。生物表现性状的数值表示是数量化的一个方面。生物内在的或外表的，个体的或群体的，器官的或细胞的，直到分子水平的各种表现性状，依据性状本身的生物学意义，用适当的数值予以描述。数量化还表现在引进各种定量的生物学概念，并进行定量分析。如体现生物亲缘关系的数值是相似性系数。各种相似性系数的计算方法以及在此基础上的聚类运算构成数量分类学表征分类的主要内容。遗传力表示生物性状遗传给后代的能力，对它的计算以及围绕这个概念的定量分析是研究遗传规律的一个重要部分。多样性，在生物地理学和生态学中是研究生物群落结构的一个抽象概念，它从种群组成的复杂和紊乱程度体现群落结构的特点。多样性的定量表示方法基于信息理论。
数量化的实质就是要建立一个集合函数，以函数值来描述有关集合。传统的集合概念认为一个元素属于某集合，非此即彼、界限分明。可是生物界存在着大量界限不明确的、“软”的模糊现象，如此“硬”的集合概念不能贴切地描述这些模糊现象，给生命现象的数量化带来困难。1965年L.A.扎德提出模糊集合概念，模糊集合适合于描述生物学中许多“软”的模糊现象，为生命现象的数量化提供了新的数学工具。以模糊集合为基础的模糊数学已广泛应用于生物数学。 为了研究的目的而建立,并能够表现和描述真实世界某些现象、特征和状况的数学系统，称为数学模型。数学模型能定量地描述生命物质运动的过程，一个复杂的生物学问题借助数学模型能转变成一个数学问题,通过对数学模型的逻辑推理、求解和运算,就能够获得客观事物的有关结论，达到对生命现象进行研究的目的。
例如描述种群增长最简单的模型是马尔萨斯方程：（图一）(常数r>0)式中N表示种群的数量；r是种群增长的相对速率。方程的解为（图二）式中N0表示时间为t0时初始种群大小。这个模型简单地描述种群按几何级数增长的过程。从数学模型获得的结果应该符合实际情况，否则对模型应进行修改，使之尽可能正确地表达生命物质运动的真实情况。模型的不断完善是对生命现象认识逐渐深入的过程。上述模型的解，种群随时间推后无限增大，这个结果显然不合理。如果考虑有限生存条件的限制，改进之后的模型有费尔许尔斯特-珀尔方程,又称Logistic方程 （图三）。 (常数a,b>0)如果初始值取（图四），方程的解（图五）当t→∞,解的渐近值是a/b，它表示种群受生存条件限制不可能超过的极限。这个模型比较正确地表示种群增长的规律，具有广泛用途。描述捕食与被捕食两个种群相克关系的数学模型是洛特卡-沃尔泰拉方程：（图六）常数a1、a2、b1和b2>0）其中N1和N2分别表示被捕食和捕食种群的大小。方程的解是
a2lnN1+α1lnN2－b2N1－b1N2=C其中C为积分常数,由初始条件（初始两个种群大小）确定。不同的初始条件得到相应的曲线簇，从曲线的形状可以看出种群此起彼落周期性的变化(图1)。对模型的进一步分析可知，如果捕食与被捕食种群以相同的比例减小，将有利于被捕食种群大量增长。这个结果从理论上说明了不适当地使用农药，在毒杀害虫的同时也杀死了害虫的天敌，而常常导致害虫更猖獗地发生。利用方程的解，还可算出种群变化的近似周期和振幅等十分有意义的结果。A.L.霍奇金和A.F.赫胥黎从生物膜上电离子的迁移阐明神经兴奋传导的机理。他们建立的模型属于二阶偏微分方程，称霍奇金-赫胥黎方程（H-H方程）： （图七）
其中V表示神经纤维膜电位,R是轴向电阻率，α是轴突半径,x表示神经纤维轴向距离。等式左边代表膜电容产生的电流分量；右边第一项代表神经纤维横截面电流变化率；右边其余三项分别代表钾、钠和其他离子产生的电流分量。霍奇金曾以枪乌贼神经纤维为实验材料，根据H-H方程计算得到的曲线与实验结果吻合得很好(见生物膜离子通道)。
一种比H-H方程更一般的方程类型,称为反应扩散方程。作为数学模型这一类方程在生物学中广为应用，它与生理学、生态学、群体遗传学、医学中的流行病学和药理学等研究有较密切的关系。 多元分析适应生物学等多元复杂问题的需要、在统计学中分化出来的一个分支领域。它是从统计学的角度进行综合分析的数学方法。多元统计的各种矩阵运算体现多种生物实体与多个性状指标的结合，在相互联系的水平上，综合统计出生命活动的特点和规律性。
系统论和控制论 以系统和控制的观点，进行综合分析的数学方法。
例如有一个生态系统，包括水、一个水生植物种群和一个草食动物种群，研究物质磷在系统中的变化过程。水、水生植物和草食动物含有磷的数量是系统的基本变量，分别以x1、x2和x3表示，称为状态变量；以u表示磷从流水中带进系统的速率，称为输入量；分别以y1和y2表示磷从水中流失和草食动物带出系统的速率，称为输出量。系统内部磷的变化关系见图2。考虑每个状态变量的变化，得到描述该系统的方程，称为状态方程：（图八）其中Ci（i=1，2，…,6）是一组参数。当参数值、输入、输出以及初始状态给定以后，物质磷在系统中的变化可由方程完全确定。对方程进行分析或者利用电脑求解，就可以认识磷在系统中变化的规律。
实际情况远比这个虚构的例子复杂。一个系统可以是多输入、多输出，状态变量的个数可大到几十，甚至上百，它显示生命活动异常复杂的情形。
可控系统的最优控制是控制理论的中心问题。所谓最优控制,就是从实际需要出发设计适当的性能指标,在一定的约束条件下选取输入u(t)，使性能指标取最小值。寻求生物系统最优控制的方法常常采用庞特里雅金最小值原理和贝尔曼的动态规划，有关农业、林业、医学和环境问题的最优控制可望获得解决。 概率与统计方法的应用还表现在随机数学模型的研究中。原来数学模型可分为确定模型和随机模型两大类。如果模型中的变量由模型完全确定。
这里举出一种离散的随机数学模型，称为马尔科夫链。考虑具有两个等位基因A与α的群体，如果相应的基因频率分别是p和q，三种基因型AA，Aa和aa在群体中的分配比率构成向量【PHQ】(P+H+Q=1)。在一定的假设条件下,按马尔科夫链的数学模型,描述该群本随机交配的遗传过程。经过第一代随机交配，基因型分配比率将从向量【PHQ】转变为（图九） 等式左边的矩阵是转移矩阵，不难验证该马尔科夫链是正则的，不动点向量就是【p22pqq2】。 这个结果说明基因频率的不变性，也就是群体遗传学中的哈迪-魏因贝格定律:随机交配的群体在没有外界迁入、定向选择、基因突变和遗传漂变的条件下，基因频率保持不变。
马尔科夫链数学模型不仅对遗传学重要，如果使状态变量代表不同的意义，它还能适用于更广泛的生物学问题，如生态、环境和医学等。下面是一个流行病学的例子。讨论某地区某种传染病的流行,分4个状态：敏感者、患病者、免疫者和死亡。建立的马尔科夫链数学模型可以由转移图的形式表示(图3)。这是一个吸收马尔科夫链，利用这个模型可以分析疾病流行的规律。 不连续性是一切物质存在的基本属性。首先物质和能量两个最基本的概念是不连续的；再看生命现象，物种、个体、细胞、基因等等都是生命活动不连续的最小单位，不连续性表现尤其突出。因此，不连续的数学方法在生物数学中占有重要地位。再举单一种群增长的生态模型讨论。若考虑个体生活年龄，按年龄单位将个体分属于不同年龄组。令Nit代表在时刻t，年龄为i的个体数；Pi表示年龄在i能活到i+1的存活率；Fi表示年龄在i的增殖率。则新增殖的个体数（图十），其中m代表该群体年龄可能达到的上界。于是种群变化的规律可以用下面的矩阵运算表示，（图十一） 这就是着名的莱斯利模型。这个模型是离散的，它不仅表示种群增长的速度，而且还显示出年龄分布状况，从年龄分布的结构上展示整个种群变化的规律。因而远远胜过前面所举单一种群增长连续模型。
描述生命现象的离散模型有两态和多态之分。马尔科夫链和莱斯利模型都属于多态；两态的模型应生物学的二元表现状态而产生。如神经兴奋沿着神经细胞的轴突，经过突触在阀的控制下传给另一个神经细胞，兴奋波的通过与否就是一个二元表现状态。1943年W.S.麦卡洛克和W.皮茨在布尔代数的基础上，首次给出描述神经传递现象的离散模型。此模型不断改进，并借助电脑加以实现，已做到模拟许多较复杂的神经功能，成为探索人类大脑思维奥秘的一个重要手段（见人工智能）。
不连续数学方法还表现在对连续方法的补充。微积分学的基本理论指出，函数的可微性蕴涵着连续性。因此以微分运算为基础的数学模型都是连续的。这些模型只能适用于连续变化范围，对于连续函数出现不连续点或奇点（包括导函数不连续点）情形，将无能为力。而恰恰在这些破坏了连续性的区域，却常常是生物学需要研究的课题。
60年代末，法国数学家R.托姆从拓扑学提出一种几何模型，能够描绘多维不连续现象，他的理论称为突变论。
继R.托姆之后，跃变论不断地发展。例如E.C.塞曼又提出初级波和二级波的新理论。
上述各种生物数学方法的应用，对生物学产生重大影响。20世纪50年代以来,生物学突飞猛进地发展,多种学科向生物学渗透，从不同角度展现生命物质运动的矛盾，数学以定量的形式把这些矛盾的实质体现出来。从而能够使用数学工具进行分析；能够输入电脑进行精确的运算；还能把来自各方面的因素联系在一起，通过综合分析阐明生命活动的机制。生物数学在农业、林业、医学、环境科学、社会科学和人口控制等方面的应用，已经成为人类从事生产实践的手段。
当今的生物数学仍处于探索和发展阶段。生物数学的许多方法和理论还很不完善，它的应用虽然取得某些成功，但仍是低水平的、粗略的、甚至是勉强的。许多更复杂的生物学问题至今未能找到相应的数学方法进行研究。因此，生物数学还要从生物学的需要和特点，探求新方法、新手段和新的理论体系，还有待发展和完善。

⑦ 说说生物数学和生物信息学的区别吧

生物数学是研究生物学中数量关系与空间结构的科学。 生物数学通常分为两部分。一部分是以数学方法研究生物问题而形成生物学新分支，称为数学生物学，它包括数学生态学、数量遗传学以及数量生理学等等。另一部分是以生物学中的数学问题而形成数学新分支，称为生物数学，它包括生物统计学、生物控制论、生物系统论，生态数学等。
生物信息学是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

⑧ 大学有生物数学这专业么

有这个专业，生物科学专业包括了生物科学和生物技术两个专业方向，这些专业学科主要培养学生学习生物科学技术方面的基本理论、基本知识，学生将受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练，进而具有较好的科学素养及初步的教学、研究、开发与管理的基本能力。其核心课程主要包括了动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、遗传学、细胞生物学、分子生物学、普通生态学等学科；必修课程则包括无机及分析化学、有机化学、大学数学、大学物理学、生物统计学、发育生物学、生物技术概论、进化生物学等。

⑨ 东华大学的数学专业的生物数学是研究什么

摘要 您好，我是万万老师，有着5000+次答疑经验~很荣幸为您答疑解惑~