蔵本貴文の作品一覧
「蔵本貴文」の「数理モデル大百科事典 仕事で使う用語・公式・モデル128」「解析学図鑑 ―微分・積分から微分方程式・数値解析まで―」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 あなたの世界が広がる！ 数理モデルから学ぶ 新しいものの見方 【本書の特徴】 ●数式やアルゴリズムで世の中の現象を記述する数理モデルについて広く紹介します ●文章や図、イラストを使って、数式そのものではなく、その意味をコンパクトに伝えます ●「それが何か」「何の役に立つのか」の観点で、さまざまな数理モデルの差がわかるように配慮しています ●AIの思考回路である機械学習の数理モデルについて重点的に解説します 数理モデルは、世の中の現象を数式やアルゴリズムで記述するものです。 「難しそう」「無味乾燥」と感じる人も多いかもしれませんが、文章と同じように作り手の個性が反映される点が特徴です。 本書では、著者が半導体メーカーで培った経験をもとに、数学で世の中を表す数理モデルの世界を紹介します。 また、近年急速に発展しているAIの思考回路、つまり機械学習モデルについても重点的に解説しており、AIがどのような視点で世界を学んでいるか、その原点を学ぶことができます。 ただ、数理モデルと聞くと、大学入試のような複雑な数学を思い浮かべるかもしれません。 しかし、問題としての数学と、実際に世の中で役立っている数理モデルの数学は少し違います。 本書では、数式そのものではなく、その意味を理解することに重点を置き、文章や図、イラストを使ってコンパクトに解説します。 これにより、それぞれの数理モデルのイメージをつかむことができるでしょう。 【こんな方におすすめ】 ・数理モデルの世界に興味がある方 ・数理モデルを通して、ものの見方を学びたい方 ・AIの中身、その思考回路の原点を知りたい方 〈本書の構成〉 Chapter 01 数理モデルを理解する基礎用語18 Chapter 02 微分方程式モデル Chapter 03 最適化モデル Chapter 04 確率モデル Chapter 05 統計モデル Chapter 06 動的な相互作用モデル Chapter 07 構造を記述するモデル Chapter 08 機械学習モデル Chapter 09 数理モデルの土台となる数学 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
4.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2乗するとマイナス1になる数「i」を虚数といいます。プラス×プラスはプラスになり、マイナス×マイナスもプラスになるという事実を私たちは数学の授業で習いました。それなのに、2乗してマイナスになるとはどういうことでしょうか？そんな数、存在するのでしょうか？そもそも数が「存在する」ということ自体、考え方にもよりますが、1とか２とか３が存在するというのであれば、虚数も存在すると言えるのです。そして、そんな“常識外”の数でありながら、単に数学の世界の中だけでの話でなく、思いっきり現実世界で使われているものなのです。本書では、半導体エンジニアとして虚数・複素数を実際に“使っている”著者が、それがどのように使われているのかと、その数学的美しさについて、易しく解説していきます。 -
-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【数学の不安を吹き飛ばす！ 数学の意味と目的をとことんわかりやすく解説。】 役に立つ数学とは？何から手を付ければよいのか、できるだけ苦労せずに使える数学を身につけるにはどうすればよいのか？ こう捉えるとよいのか…と合点がいく内容が盛沢山です。 高校まで数学が得意だった人が、大学の数学になった途端に躓いてしまうことがあります。なぜ難しいと感じてしまうのか、どう取り組んでいけばよいのかを、現役のエンジニアライターが実体験をもとに解説していきます。捉え方をちょっと変えれば、意外とすんなりと先へ進むことができるかもしれません。 ■こんな方におすすめ 大学の数学の授業についていくことができない人、専門ではないけれども数学をやらないといけない人、数学が何の役に立つのか知りたい人、工学系で数学を使う人、数学の応用を知りたい人……など。 ■目次 ●第1章 なぜ大学数学は難しいのか 大学の数学が難しい理由 高校の数学と大学の数学の違い 役に立つ数学とは？ 数学の３つの性質 数学界の絶対的なルール「0で割ってはいけない」 ε－δ論法がなぜ必要なのか？ 無限なんて現実には存在しない 大学数学を学ぶ時の心構え ●第2章 高校数学の学びなおし f（x）とは何か？（関数） 大きい数／小さい数を扱う(指数・対数） 実は三角でなくて、波を表す関数（三角関数） 「i^2＝－1」を忘れた後に残るもの（複素数） 微分＝傾きの概念をしっかりと（微分） 積分＝面積の概念をしっかりと（積分） スカラーより便利なことに気づいて欲しい（ベクトル） 「同様に確からしい」の本質（確率） ●第3章 大学数学の学び方 本格的な大学数学に進む前に 行列を変換と考える（線形代数） ∂とdは何が違うのか？ (多変数関数) ネイピア数の大事さがわかる（微分方程式） 微分系ではなく積分系で考えよう（ベクトル解析） 実は実関数の積分で活躍する（複素関数論） 現実世界の数字を理解する（数値解析） 統計学は標準偏差が8割 ■著者プロフィール 蔵本 貴文（くらもと たかふみ）：香川県丸亀市出身、1978年1月生まれ。関西学院大学理学部物理学科を卒業後、先端物理の実践と勉強の場を求め、大手半導体企業に就職。現在は微積分や三角関数、複素数などを駆使して、半導体素子の特性を数式で表現するモデリングという業務を専門に行っている。さらに複業として、サイエンス・テクノロジーを中心に執筆するエンジニアライターとしての一面も持つ。著書に『数学大百科事典』（翔泳社）、『解析学図鑑』（オーム社）、『「半導体」のことが一冊でまるごとわかる』（共著、ベレ出版）などがある。 -
3.8※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「微分積分」は、たしか授業で習ったはずだけど何をやっているのかさっぱりわかっていなかった、または計算は一応できたけど、なんでそんなことをしているのかぜんぜんわかっていなかった、という人は多いのではないでしょうか。それでも世の中では関連本が多数出版され、その重要性が叫ばれ続けています。本書では、現役の半導体エンジニアでもある著者が、いわゆる学校の微分積分とは違う、「微分積分」の本当の姿を一つ一つ丁寧に解説していきます。いい意味で数学の厳密性から解き放たれることで、実は身のまわりに溢れている微分積分の考え方、それがもたらす技術の姿が初めて見えてきます。一番易しいところから、微分方程式の活躍まで、「微分積分」の意味と構造がわかる一冊です。 -
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4.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 《見ればわかる》解析学の入門書！ 本書は、微分・積分の基本から、微分方程式や数値解析まで、解析学の基本事項が《見ればわかる》入門書です。 微分・積分をはじめとする解析学は、数学の他の分野と比べ、初歩的な部分から数式の見た目が複雑で、思わず敬遠しがちです。そこで、数式や、その基礎となる概念を、図解によって見通しよく納得できるよう配慮しました。パラパラとめくって眺めるだけでも、解析学の基礎知識が身につきます。 第1章 関数と数列 第2章 微分 第3章 積分 第4章 多変数の関数 第5章 ベクトル解析 第6章 複素関数 第7章 微分方程式 第8章 近似・数値計算 -
3.0忘れてしまった数学の知識が効率的に復習できる 現代において数学の知識はあらゆる分野で必要不可欠なものになっています。 最近では理系・文系の垣根も崩れ、「経済学」や「心理学」など、さまざまな分野で高校数学程度の素養が求められています。 しかしながら、いざ学び直そうと思っても、数学の参考書は厳密に解説し過ぎており、学習に時間がかかってしまいます。 そのため、本書では、忘れてしまった数学の知識を効率的に復習したい人のために、重要な公式などに絞って学習し直すことができます。 【本書の特徴】 ・さまざまな分野で登場する可能性の高い数学の公式・定理を解説しています ・数学を必要としている人が効率的に・要領よく学び直すことができます ・充実した索引を活用し、リファレンスとしても利用できます ・各項目に「教養」「実用」「受験」それぞれの重要性を星5段階で示しています ・「こんなふうに使われている」という項目から、その数学知識が実生活の中でどのように活用されているかがわかります ＜本書の構成＞ Chapter 01 中学数学の復習 Chapter 02 1次、2次関数と方程式、不等式 Chapter 03 指数、対数 Chapter 04 三角関数 Chapter 05 微分 Chapter 06 積分 Chapter 07 高度な微積分 Chapter 08 数値解析 Chapter 09 数列 Chapter 10 図形と方程式 Chapter 11 ベクトル Chapter 12 行列 Chapter 13 複素数 Chapter 14 確率 Chapter 15 統計の基礎 Chapter 16 高度な統計 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
最近は素数への興味から、技術書の読み放題サービスのTechLibで「素数」で検索して出会ったのがこの本書である（だが自分の読む限り、本書で素数の話は特に見つからなかったが）。
親しみやすいフォントや豊富な図解からは、「難しく考えず、まずはイメージを掴んでほしい」という著者からの優しいメッセージが伝わってくるようだった。
読み進める中で、自分の中の「関数」という概念がアップデートされていくのを感じた。最近はプログラミングにおける「特定の処理をまとめたもの」としての関数のイメージが強くなっていたが、本書を通じて、関数とは本来グラフを描き、変化を可視化するものだったという基本に立ち返ること -
Posted by ブクログ
自分が半導体業界にいるから読めているし、半導体製品にある程度触れてきたからこそなんとなく内容を理解できるのが実際のところ。それでも過去に漁ってきた本に比べればかなりとっかかりやすいところから書いていると思う。
半導体を理解したいなら、基本的な半導体の素材であるシリコンの化学的特性や電気的特性の説明は必須であるから、この辺は歯を食いしばって読む必要はあるかと。基礎ほど理解が難しいのだから、そこを「難しい」と非難されてもどうしようもないだろう。基礎は歯を食いしばって覚えてください、としか言えない。
半導体研究がどのような変遷を辿ってきたのか、その歴史的な展開にも触れているのが個人的には高評価。そし -
