Teszt szöveg | ||
Az ön kosara üres.
2=1 Házas Misszió
Apologetica Könyvkiadó
Caeta Könyvkiadó
Danica Könyvkiadó
DE Magyarország a középkori Európában Kutatócsoport
Debreceni Egyetem Történelmi Intézet
Design Media Publishing
Egely
Erawan
Erdély Történeti Alapítvány
Fátyol Kiadó
Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete
Filmtett Egyesület
Hermeneutikai Kutatóközpont
JATEPress (Szegedi Tudományegyetem kiadója)
JEL Könyvkiadó
JEL-Odigitria Kiadó
JEL-Sarutlan Kármelita Nővérek Magyarszék
JEL-Sarutlan Kármelita Nővérek Rendje, Marosszentgyörgy
Jézus Kistestvérei Női Szerzetes Közösség
Koinónia Kiadó
Lectum Kiadó 2008-ig
Magyar Képzőművészeti Egyetem
Martinus Kiadó
Maximus Kiadó
Napkelet Bölcseleti Iskola
Oander
Ős-Kép Kiadó
OSKAR Kiadó
Projectograph Kiadó
Prospero
Quintus Kiadó
Rézbong Kiadó
Sarutlan Kármelita Nővérek
Savaria exkluzív kiadványok
Savaria University Press
Szegedi Középkorász Műhely
Terebint Kiadó
Új Város Alapítvány
Universitas Kiadó
Zsaka Design
Miért becsült az ár?
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a Forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a Forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
Miért nem adják meg egészen pontosan a beszerzés időigényét?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
|
Tartalomjegyzék:
1. A VALÓSZÍNŰSÉGELMÉLET ALAPJAI
1.1. Események és összefüggésük
1.2. Események valószínűsége
1.3. A valószínűség kombinatorikus kiszámítási módja
Permutációk
Kombinációk
Variációk
Példák
Fehérjék összeállítása aminosavakból
Fehérje térbeli konformáció-állapotainak száma
Brown-mozgás, bolyongási probléma
Egydimenziós szabad mozgás
Egydimenziós bolyongás „visszaverő” fal előtt
Egydimenziós bolyongás „elnyelő” fal előtt
Kétdimenziós (síkbeli) szabad bolyongás
Nevezetes részecske-eloszlások (statisztikák) a fizikában
Maxwell-Boltzmann statisztika
Bose-Einstein statisztika
Fermi-Dirac statisztika
1.4. Feltételes valószínűség
Összetett valószínűségi tétel
Teljes és összetett valószínűségi tétel
Bayes tétele
Független események valószínűsége
1.5. Valószínűségi változók
Valószínűségi változók várható értéke
Valószínűségi változók szórása
Csebisev tétele
Fontosabb diszkrét valószínűségi eloszlások
Binomiális eloszlás
Poisson-eloszlás
1.6. Markov-láncok
2. INFORMÁCIÓELMÉLET
2.1. A hírközlő rendszer általános modellje
2.2. Kódok, kódrendszerek
Egyértelműen dekódolható kódolás
Az átlagos kódhossz alsó határa
Irreducibilis kódok
Kódfa
Kraft–Fano-féle egyenlőtlenség
Irreducibilis kódok átlagos kódhosszának alsó határa
Az entrópia
A kód hatásfoka
Optimális kód
Egyértelműen dekódolható kódok átlagos kódhossza
Irreducibilis kódok rekonstrukciója
A Huffman-féle optimális kód
A Shannon-féle bináris kód
A Gilbert–Moore-féle alfabetikus kód
A Shannon–Fano-féle kódolási eljárás
2.3. Az információ mennyiségei
Egyedi információmennyiség
Átlagos információmennyiség: az entrópia
2.4. Információátvitel
Együttes információ
Együttes entrópia
Kölcsönös információ
Mérleg az adó- és a vevőoldali információmennyiségek között
Átlagos kölcsönös információ
Csatornakapacitás
Shannon-tétele
Relatív entrópia
Redundancia
2.5. Néhány biológiai jelenség információelméleti szempontú elemzése
Idegsejtek információtovábbítása
Érzékszervek információtovábbítási sebessége
Hallás
Látás
3. INFORMÁCIÓ ÉS ENTRÓPIA
3.1. Összefüggés az entrópia információelméleti, termodinamikai és statisztikus fizikai értelmezései között: az entrópia-fogalmak ekvivalenciája
3.2. Információ entrópikus és energia egységekben
3.3. A Maxwell-démon
3.4. Információ és entrópia a biológiában
4. ÉRZÉKELÉS ÉS INFORMÁCIÓ/JEL-FELDOLGOZÁS
4.1. Bakteriális kemotaxis
Általános ismeretek
Forgatások molekuláris motorral
Kemotaxis
Fizikai kényszerek
Hidrodinamika (élet a kis Reynolds-számok világában)
Koncentráció-zaj
Diffúzió
Rotációs diffúzió
Optimális jelfeldolgozás
4.2. Látás
Az idegrendszeri jelfeldolgozás általános vonásai
A szem mintavétele a környezetről
Az információ (csatorna-) kapacitás maximálása és a szemmozgás
Az információ (jel) analóg elő-feldolgozása
A fényintenzitásbeli különbség felismerésének (láthatóságának) határai
Fotonstatisztika és a nagyon gyenge fényfelvillanás (flash) felismerési gyakorisága
Analóg elő-feldolgozás alacsony fényintenzitásnál
Retina: kódolás a tér, az idő és a színek felhasználásával
4.3. Hallás, zaj és érzékenységi küszöb
A kvantummechanika makroszkópiai alkalmazása
Nullponti mozgás a belső fülben
Kvantumzaj és a hallásküszöb T = 0 fokon
Kvantumzaj és a hallásküszöb véges hőmérsékleten
Néhány általánosító következtetés
5. A GENETIKAI INFORMÁCIÓ KÓDOLÁSA ÉS FELDOLGOZÁSA; BIOINFORMATIKA
5.1. A genetikai információ kémiai építőkövei
Nukleinsavak
Aminosavak
Szekvencia-analízis, szekvenálás
Nukleinsavak szekvencia-analízise
Didezoxi-szekvenálás (Sanger-eljárás)
Polimeráz láncreakció (PCR)
Fehérjék szekvencia-analízise
5.2. A genetikai kód
A genetikai kód legfontosabb tulajdonságai
A molekuláris biológia centrális dogmája
5.3. A szekvenciák illesztése
Pontmátrix
A szekvenciák hasonlóságának kvantitatív mértékei
Helyettesítési mátrixok
Nukleinsav-szekvencia
Fehérje-szekvencia
Két szekvencia optimális illesztésének kiszámítása (algoritmusok)
Globális illeszkedés: a Needleman–Wunsch algoritmus
Lokális illeszkedés: A Smith–Waterman algoritmus
5.4. Fehérjék szekvencia-elemzése és evolúciója
Statisztikai profilok
Rejtett Markov-lánc modell
Fehérje-szekvencia származtatása és pontértékelése HMM-ben
A legvalószínűbb út Viterbi algoritmusa
A HMM előnyei és hátrányai
5.5. A fehérjék térszerkezete, informatikai alapú predikció
A főlánc megengedett konformációi: a Ramachandran-ábrázolás
Periodikus és nem-periodikus, de rendezett szerkezetek fehérjékben
Hidrofóbicitási profil
Transzmembrán hélix predikció
Csavarkerék
Idegháló-modellen alapuló predikció a fehérjék másodlagos szerkezetére
Idegháló-modell
Geometriai értelmezés
Logikai értelmezés
Predikció fehérjék másodlagos szerkezetére
FELHASZNÁLT IRODALOM
Weboldalunkon cookie-kat (sütiket) használunk, melyek célja, hogy teljesebb körű szolgáltatást nyújtsunk látogatóink részére. Tudjon meg többet Elfogadom