Lineární a adaptivní zpracování dat |
Lineární a adaptivní zpracování dat: řešené úlohy v MATLABu |
Matematické modely v biologii |
Enzymová kinetika |
Maticové populační modely |
Signály a lineární systémy |
Spojité deterministické modely I |
Diskrétní deterministické modely |
Úvod do matematického modelování |
Vybrané kapitoly z matematického modelování |
Výstupy z výukové jednotky |
Kinetika chemických reakcí |
Základní princip enzymové reakce |
Quasi-steady-state aproximace |
Úlohy k procvičení |
Shrnutí a literatura |
Enzymová kinetika, 2. část |
Výstupy z výukové jednotky |
Časová škála |
Rychlost reakce |
Smyslové receptorové systémy |
Úlohy k procvičení |
Shrnutí a literatura |
Difuze |
Výstupy z výukové jednotky |
Mikroskopický pohled a náhodná procházka |
Makroskopický pohled a Fickův zákon |
Úlohy k procvičení |
Shrnutí a literatura |
Řešení rovnice difuze |
Výstupy z výukové jednotky |
Úvod |
Nekonečná trubice |
Nekonečná trubice s podélným zdrojem |
Trubice s nulovou koncentrací na okraji |
Trubice s podélným zdrojem a nulovou koncentrací na okraji |
Shrnutí a literatura |
Řešení rovnice difuze, 2. část |
Výstupy z výukové jednotky |
Trubice s nulovým tokem na okraji |
Trubice s podélným zdrojem a nulovým tokem na okraji |
Trubice s trvalým zdrojem na okraji |
Trubice s bodovým zdrojem a nulovou koncentrací na okrajích |
Radiální difuze z mikropipety |
Shrnutí a literatura |
Vybraná témata z teorie informace |
Výstupy z výukové jednotky |
Úvod do teorie informace |
Axiomatické odvození Shannonovy entropie |
Kvantizace a entropie spojité náhodné veličiny |
Úlohy k procvičení |
Shrnutí a literatura |
Matematické modely neuronu |
Výstupy z výukové jednotky
Student:
- dokáže vysvětlit princip logického neuronu,
- rozumí jednoduchým matematickým modelům neuronu,
- umí popsat dynamiku modelu reálného neuronu.
