Учебное пособие по дисциплине «Физиологическая кибернетика» (ФГОС ВО, 2016) соответствует требованиям ФГОС ВО по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика, предназначено для обучающихся по специальности высшего образования «Медицинская кибернетика». В настоящем учебном пособии освещены вопросы, связанные с количественным описанием биологических объектов как на клеточном, так и на популяционном уровнях. Затронуты вопросы перехода от графического представления внутриклеточных метаболических процессов к их математическим моделям. Описаны основные принципы построения кинетических, потоковых и имитационных моделей. В пособии имеются вопросы, тестовые задания и ситуационные задачи для самоконтроля знаний.
Учебное пособие иллюстрировано рисунками, схемами и таблицами.

Учебное пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Математика, статистические методы и математическое моделирование в психологии» и предназначено для студентов медицинских вузов, обучающихся по специальности 37.05.01 Клиническая психология (очная форма обучения).

Учебно-методическое пособие составлено в соответствии с программой по по математике для студентов направления подготовки: 34.03.01 Сестринское дело. В пособии рассмотрены основные вопросы математического анализа, теории вероятностей и математической статистики. В каждой теме представлены решения типовых задач.

Данное пособие предназначено для выпускников, сдающих ОГЭ и ЕГЭ на базовом и профильном уровнях, а также для учителей, организующих процесс подготовки к экзаменам. В книге в кратком виде излагаются основные законы логики высказываний и теории множеств и рассматривается их применение при решении некоторых логических задач и заданий по теории вероятностей, предлагаемых на ОГЭ и ЕГЭ. В этом пособии приводятся также образцы решений многих заданий ЕГЭ базового уровня, требующих проведения несложных логических рассуждений и сообразительности, рассматриваются свойства делимости и их применение при решении некоторых задач ЕГЭ базового уровня, заданий с экономическим содержанием и олимпиадных задач ЕГЭ профильного уровня.

В учебно-методическом пособии приведены краткие сведения по начертательной геометрии, примеры решения типовых задач, задачи для самостоятельного решения студентами. Пособие предназначено в качестве раздаточного материала на практических занятиях для работы студентов 1-го курса, обучающихся по дисциплине «Инженерная и компьютерная графика» специальности 12.03.04 «Биотехнические системы и технологии».

Пособие предназначено для подготовки учащихся к ЕГЭ по математике базового и профильного уровней. В нём представлены основные разделы математики: алгебра, геометрия, элементы теории вероятностей и математическая статистика. Оно будет полезно старшеклассникам, учителям и тем, кто собирается сдавать экзамен после перерыва в обучении. Материал пособия сгруппирован в 30 параграфов, охватывающих все элементы содержания по математике, проверяемые на ЕГЭ. В соответствии со спецификацией ЕГЭ-2025 в пособие включён также новый параграф по теме: «Координаты и векторы». Книга содержит: краткие теоретические сведения с примерами выполнения основных типовых заданий; более 1800 заданий в формате ЕГЭ, в том числе задания с развёрнутым ответом (к каждому четвёртому заданию из первой главы и второму из второй главы даны образцы выполнения); задания для контроля в каждом параграфе; примеры выполнения избранных заданий; ответы ко всем заданиям. Пособие поможет учителям в организации процесса обучения.

По единому плану, с использованием наглядного функционально-графического метода вводятся, изучаются, применяются в задачах (включая задачи ЕГЭ) следующие важные понятия: арксинус, арккосинус, арктангенс, арккотангенс, арифметический корень, логарифм числа и соответствующие им функции. Известны определенные трудности, которые сопровождают изучение и освоение этих важных понятий и функций. Специфика работы состоит в том, что для преодоления этих трудностей активно используются элементы сходства всех понятий и всех функций. Каждое понятие (арксинус, логарифм и др.) рассматривается как частный случай одного более общего понятия - «аргумент монотонной функции». Каждая функция рассматривается как частный случай одного общего понятия - «обратная функция».

Изложение теории закрепляется решением задач разной сложности со степенями, радикалами, логарифмами, тригонометрическими выражениями; описанием современных методов решения задач повышенной сложности, в частности метода замены множителей для неравенств. Сказанное облегчает изучение объективно сложного материала, подготовку к экзаменам, обучению в вузе.

Книга предназначена для школьников, учителей, студентов, всех любителей математики.

Эта книга предлагает взглянуть на математику с разных сторон, ознакомившись с 99 различными доказательствами одной и той же теоремы разными стилями - разными с точки зрения исторического контекста, уровня формализации и богатства воображения. Вы встретите средневековую, топологическую, стихотворную, хроматическую, электростатическую и психоделическую вариации; обнаружите неожиданные связи самых разных областей человеческого духа: от мистицизма до технологии и от архитектуры до языка жестов.

Вне зависимости от уровня подготовки читатель откроет в этих доказательствах и сопровождающих их комментариях новые удивительные черты математического ландшафта.

Книга посвящена задачам на скрещивающиеся прямые и методам их решения. Эти задачи традиционно относят к сложным задачам стереометрии. Адресована абитуриентам, школьникам, учителям, всем любителям математики. Имеет цель помочь читателю выработать или закрепить устойчивые навыки и умения для решения задач, в которых присутствует тема «Скрещивающиеся прямые»; повторить или изучить курс «Стереометрия»; подготовиться к любым экзаменам, в том числе к Единому государственному экзамену (ЕГЭ) по математике.

Для достижения поставленной цели книга содержит необходимый набор основных опорных фактов, теорем и методов решения задач на скрещивающиеся прямые.

Специфика данной работы заключается именно в выделении и описании совокупности основных методов решения типовых задач на скрещивающиеся прямые в наиболее распространенных геометрических конструкциях. Это, как показано на многочисленных примерах, дает ключи к решению целого ряда экзаменационных задач средней и повышенной сложности.

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода - метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления. Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей перцептивного принятия решений и действий.

Издание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

В учебно-методическом пособии содержатся указания к практическим занятиям и выполнению компьютерных практикумов по дисциплине «Основы методов искусственного интеллекта».

Для обучающихся бакалавриата по направлениям подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии, 01.03.04 Прикладная математика.

Учебное пособие предназначено для студентов первого курса фармацевтического факультета, начинающих изучение курса математики. Цель пособия состоит в развитии знаний, умений и практических навыков по математике, необходимых квалифицированному медицинскому и фармацевтическому работнику и формированию исследовательской компетентности как важной составной части профессиональной компетентности будущего медика и фармацевта.

В учебном пособии представлены иерархические комплексы контекстных математических задач, направленные на реализацию авторской концепции математической подготовки специалиста в медицинском и фармацевтическом вузе в контексте компетентностного подхода. Использование в процессе обучения математике студентов-медиков и фармацевтов иерархических комплексов контекстных математических задач, построенных на основе содержательных конструктов интеграции фундаментальных естественнонаучных дисциплин (математики, физики, химии, биологии, информатики и др.), ведёт к росту уровня исследовательской компетентности обучающихся и развитию мотивационной сферы учения.