計(jì)算藥物分析

內(nèi)容概要

本書介紹化學(xué)計(jì)量學(xué)的基本內(nèi)容及其在藥學(xué)研究和藥品檢驗(yàn)中的應(yīng)用方法，包括常用算法、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理和誤差分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法、藥品檢驗(yàn)分析方法的驗(yàn)證、化學(xué)數(shù)據(jù)庫、聚類分析、模式識別、智能實(shí)驗(yàn)室及其在藥學(xué)和化學(xué)中的應(yīng)用等，章后均附有習(xí)題。附錄含Excel電子表格應(yīng)用方法、MATLAB簡介及常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)表?！　”緯勺鳛楦叩葘W(xué)校藥學(xué)、藥物制劑學(xué)、制藥工程、生物化工、生物技術(shù)、中藥學(xué)等專業(yè)的教學(xué)用書，也可作為化學(xué)、化工、醫(yī)學(xué)、環(huán)境等相關(guān)專業(yè)分析化學(xué)課程的教學(xué)參考書。

書籍目錄

前言第1章 緒論　1.1 分析化學(xué)的進(jìn)展以及與本課程的關(guān)系　1.2 計(jì)算藥物分析的任務(wù)、特點(diǎn)和教學(xué)方法第2章 化學(xué)中常用的計(jì)算方法　2.1 矩陣概念及其基本運(yùn)算　2.2 線性方程組的求解　　2.2.1 高斯列主元消去法　　2.2.2 矩陣解法　　2.2.3 病態(tài)方程組及其判斷　2.3 線性回歸分析　　2.3.1 一元線性回歸　　2.3.2 多元線性回歸　2.4 高次方程和超越方程的求解　　2.4.1 迭代法的基本思路　　2.4.2 弦截法　　2.4.3 牛頓-雷扶生法　2.5 其他常用基本算法　　2.5.1排序和檢索　　2.5.2 插值　　2.5.3 擬合　　2.5.4 數(shù)值積分法　習(xí)題第3章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析　3.1 統(tǒng)計(jì)分析的基本概念　　3.1.1 基本術(shù)語　　3.1.2 樣本的數(shù)字特征　　3.1.3 統(tǒng)計(jì)分析的一般步驟　3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差及分布　　3.2.1 測試誤差的分類和特點(diǎn)　　3.2.2 分析測試中的誤差傳遞　　3.2.3 誤差的正態(tài)分布和t分布　3.3 平均值的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)　　3.3.1 u檢驗(yàn)　　3.3.2 t檢驗(yàn)　3.4 方差的統(tǒng)計(jì)分析　　3.4.1 兩個(gè)方差的比較　　3.4.2 單因素方差分析　　3.4.3 雙因素方差分析　　3.4.4 回歸方程的方差分析　　3.4.5 多元逐步回歸　3.5 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析　　3.5.1 x2檢驗(yàn)　　3.5.2 中位數(shù)及其穩(wěn)健性　　3.5.3 盒圖法描述一維數(shù)據(jù)　　3.5.4 秩和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)　　3.5.5 非參數(shù)回歸和相關(guān)　習(xí)題第4章 化學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化　4.1 試驗(yàn)中的設(shè)計(jì)與優(yōu)化問題　　4.1.1 因素、試驗(yàn)指標(biāo)和試驗(yàn)設(shè)計(jì)　　4.1.2 響應(yīng)面和試驗(yàn)設(shè)計(jì)的關(guān)系　　4.1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則和步驟　　4.1.4 交互效應(yīng)和單因素設(shè)計(jì)　　4.1.5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法的分類　4.2 析因設(shè)計(jì)　　4.2.1 二水平析因設(shè)計(jì)　　4.2.2 不完全析因設(shè)計(jì)　　4.2.3 一般析因設(shè)計(jì)　　4.2.4 關(guān)聯(lián)度分析　4.3 正交設(shè)計(jì)　　4.3.1 正交表及其特點(diǎn)　　4.3.2 正交設(shè)計(jì)方法　　4.3.3 正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理　4.4 均勻設(shè)計(jì)　　4.4.1 均勻設(shè)計(jì)表　　4.4.2 均勻設(shè)計(jì)表的特點(diǎn)及應(yīng)用　　4.4.3 均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的數(shù)據(jù)處理　4.5 序貫優(yōu)化法　　4.5.1 序貫優(yōu)化法的特點(diǎn)　　4.5.2 黃金分割法　　4.5.3 單純形法　習(xí)題第5章 分析測試中的質(zhì)量保證　5.1 質(zhì)量管理體系和質(zhì)量保證　　5.1.1 質(zhì)量保證和質(zhì)量控制　　5.1.2 質(zhì)量評定技術(shù)　5.2 對照品和標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)　　5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的研制和不確定度評定　　5.2.2 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的均勻性和穩(wěn)定性試驗(yàn)　　5.2.3 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的穩(wěn)定性試驗(yàn)　5.3 分析采樣理論　　5.3.1 采樣的重要性　　5.3.2 采樣方法　　5.3.3 抽樣檢驗(yàn)　5.4 分析方法的驗(yàn)證　　5.4.1 法定分析方法的驗(yàn)證　　5.4.2 藥品檢驗(yàn)分析方法的驗(yàn)證　　5.4.3 藥品檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)方法的驗(yàn)證內(nèi)容　　5.4.4 分析方法驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)分析　習(xí)題第6章 藥學(xué)研究中的模式識別技術(shù)　6.1 模式識別的基本概念　6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理　　6.2.1 遺漏的數(shù)據(jù)、中心化與比例調(diào)整　　6.2.2 協(xié)方差矩陣與相關(guān)矩陣　　6.2.3 距離與相似性度量　6.3 聚類分析法　　6.3.1 聚類分析的分類　　6.3.2 系統(tǒng)聚類法　　6.3.3 動態(tài)聚類法　　6.3.4 模糊聚類法　6.4 降維和顯示技術(shù)　　6.4.1 因子分析技術(shù)簡介　　6.4.2 主成分分析法　　6.4.3 圖形分類法　　6.4.4 其他因子分析方法　　6.4.5 非監(jiān)督模式識別方法的特點(diǎn)　6.5 有監(jiān)督模式識別方法　　6.5.1 貝葉斯判別法　　6.5.2 Fisher線性判別分析　　6.5.3 線性學(xué)習(xí)機(jī)　　6.5.4 K最近鄰域判決法　　6.5.5 SIMCA分類法　6.6 模式識別在藥學(xué)中的應(yīng)用　　6.6.1 藥物定量構(gòu)效關(guān)系的研究　　6.6.2 對化學(xué)指紋譜的模式識別　　6.6.3 在實(shí)驗(yàn)方法優(yōu)化中的應(yīng)用　習(xí)題第7章 計(jì)算分光光度法　7.1 雙波長分光光度法　　7.1.1 等吸收雙波長消去法　　7.1.2 系數(shù)倍率法　7.2 三波長分光光度法　　7.2.1 三波長分光光度法　　7.2.2 三波長校正法　7.3 導(dǎo)數(shù)光譜法　　7.3.1 基本原理　　7.3.2 導(dǎo)數(shù)光譜的定性方法　　7.3.3 導(dǎo)數(shù)光譜的定量方法　7.4 多元校正分光光度法　　7.4.1 多元線性回歸法　　7.4.2 因子分析法　7.5 線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃法　　7.5.1 線性規(guī)劃法　　7.5.2 非線性規(guī)劃法　7.6 差譜技術(shù)簡介　　7.6.1 基本原理　　7.6.2 在光譜分析中的應(yīng)用　習(xí)題第8章 計(jì)算色譜分析法　8.1 色譜測試中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)　　8.1.1 概述　　8.1.2 常用定性定量方法和譜峰擬合技術(shù)　8.2 色譜選擇性優(yōu)化的方法和策略　　8.2.1 優(yōu)化因素　　8.2.2 優(yōu)化指標(biāo)　　8.2.3 優(yōu)化方法　8.3 色譜分析方法的質(zhì)量控制　　8.3.1 色譜峰純度的定性　　8.3.2 色譜定量方法的質(zhì)量控制　　8.3.3 色譜分析質(zhì)量的綜合評價(jià)　8.4 色譜指紋圖譜技術(shù)及相關(guān)計(jì)算　　8.4.1 標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜的建立方法　　8.4.2 色譜指紋圖譜的測定和校正　　8.4.3 指紋圖譜相似度的計(jì)算　習(xí)題第9章 化學(xué)模擬和信號處理技術(shù)　9.1 化學(xué)模擬技術(shù)　　9.1.1 蒙特卡羅模擬　　9.1.2 譜峰實(shí)驗(yàn)曲線的擬合　　9.1.3 化學(xué)反應(yīng)過程的數(shù)字模擬　9.2 分析信號的處理　　9.2.1 分析信號的平滑化　　9.2.2 多項(xiàng)式卷積平滑法　9.3 傅里葉變換技術(shù)　　9.3.1 傅里葉變換技術(shù)的基本原理　　9.3.2 傅里葉變換紅外光譜儀　9.4 小波分析簡介　　9.4.1 小波函數(shù)及變換　　9.4.2 多分辨信號分解算法　　9.4.3 在藥物分析中的應(yīng)用　9.5 信息量技術(shù)簡介　習(xí)題第10章 動力學(xué)中的數(shù)值計(jì)算　1O.1 動力學(xué)中的數(shù)學(xué)方法　　10.1.1 常微分方程的初等解　　10.1.2 常微分方程的數(shù)值解　　10.1.3 拉普拉斯變換　10.2 化學(xué)動力學(xué)中的數(shù)值計(jì)算　　10.2.1 化學(xué)動力學(xué)概述　　10.2.2 化學(xué)動力學(xué)中的數(shù)值計(jì)算　10.3 藥物動力學(xué)中的數(shù)值計(jì)算　　10.3.1 藥物動力學(xué)概述　　10.3.2 藥物動力學(xué)模型　　10.3.3 藥物動力學(xué)參數(shù)　　10.3.4 生物利用度和生物等效性實(shí)驗(yàn)的基本方法　　10.3.5 藥物動力學(xué)中的數(shù)值計(jì)算　10.4 藥物的化學(xué)穩(wěn)定性和有效期預(yù)測　　10.4.1 經(jīng)典恒溫法　　10.4.2 線性變溫法　　10.4.3 自由變溫法　習(xí)題第11章 計(jì)算藥物分析新技術(shù)及其進(jìn)展　11.1 數(shù)據(jù)庫、人工智能和專家系統(tǒng)　　11.1.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)　　11.1.2 人工智能和專家系統(tǒng)　11.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)　　11.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的起源　　11.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)　　11.2.3 感知機(jī)　　11.2.4 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)　　11.2.5 在藥物分析中的應(yīng)用　11.3 近紅外光譜分析及相關(guān)計(jì)算　　11.3.1 近紅外光譜分析簡介　　11.3.2 近紅外光譜分析的定量原理　　11.3.3 近紅外光譜分析中常用的計(jì)算方法　　11.3.4 在藥學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用　習(xí)題主要參考文獻(xiàn)附錄附錄Ⅰ Excel電子表格的基本應(yīng)用方法　附表1-1 常用Excel函數(shù)　附表1-2 數(shù)據(jù)分析工具的主要功能附錄Ⅱ MATLAB簡介　附表2-l 常用的工具包及功能　附表2-2 最常用的內(nèi)部函數(shù)　附表2-3 特殊矩陣的建立方法　附表2-4 關(guān)系操作符和邏輯運(yùn)算符　附表2-5 MATLAB常用命令和函數(shù)表附錄Ⅲ 常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)表　附表3-1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布表　附表3-2 正態(tài)分布數(shù)值表　附表3-3 t分布的雙側(cè)分位數(shù)表　附表3-4 F分布臨界值表　附表3-5 X2分布數(shù)值表　附表3-6 配對比較的秩和檢驗(yàn)中丁的臨界值表　附表3-7 秩和U檢驗(yàn)臨界值表　附表3-8 相關(guān)系數(shù)r的臨界值表

編輯推薦

《計(jì)算藥物分析》在吸收目前國內(nèi)外先進(jìn)教材的優(yōu)點(diǎn)，突出藥學(xué)特色，堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際，介紹化學(xué)計(jì)量學(xué)的基本內(nèi)容及其在藥學(xué)研究和藥品檢驗(yàn)中的應(yīng)用方法，章后均附有習(xí)題。附錄含Excel電子表格應(yīng)用方法、MATLAB簡介及常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)表?！队?jì)算藥物分析》可作為藥學(xué)各專業(yè)藥物分析方向本科生教材，也可用于研究生教學(xué)。

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