Computational epidemiology : data-driven modeling of COVID-19

• 資料種別: 図書
• ISBN: 3030828891; 9783030828899
• タイトル: Computational epidemiology : data-driven modeling of COVID-19
• 著者・編者: Ellen Kuhl
• 著者標目: Kuhl, Ellen
• 出版事項: Cham, Switzerland : Springer (出版)
• 出版年月日等: [2021]; 著作権日付 : ©2021
• 出版年（W3CDTF）: 2021
• 数量: xvi, 312 pages
• 形態の詳細: illustrations
• 大きさ: 24 cm
• 出版地（国名コード）: CH
• 本文の言語コード: eng
• 表現種別: text
• 機器種別: unmediated
• キャリア種別: volume
• 件名標目: COVID-19 (Disease)--Epidemiology--Mathematical models; COVID-19--Épidémiologie--Modèles mathématiques
• LCC: RA644.C67
• NDLC: EG244
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: Includes bibliographical references and index
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: EG244-D162
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 031729819; http://id.ndl.go.jp/bib/031729819
• OCLC番号: 1259050347; https://www.worldcat.org/oclc/1259050347
• 目録規則: RDA
• 整理区分コード: 211

• 要約等: This innovative textbook brings together modern concepts in mathematical epidemiology, computational modeling, physics-based simulation, data science,...