※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。 交流電源の磁界で回る同期モータは、電気自動車をはじめとしたEV機器には欠かすことのできない主要素であり、その制御においても特殊な制御技術が用いられている。同期モータの制御に用いられる各種制御手法に関して、理論の解説から、モータとシステムのモデル化、設計、応答特性までを網羅的に解説。この一冊で基礎理論から実際に動かすところまで学習可能。

ヒルベルト変換を原型として作られた，カルデロンとジグムントによる特異積分論は，偏微分方程式への応用に有効で，豊かに発展してきた．本書ではカルデロン－ジグムントの理論から，ハーディ空間，ＢＭＯ空間，ベクトル値特異積分，リトルウッド－ペイリー作用素など，実解析の最近の成果までを詳しく解説する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※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。 ベクトル制御技術解説の決定版、増補改訂！ 本書はモータドライブについての技術書です。電機、自動車メーカなどのエンジニア、電気系の大学院生・若手研究者を主な対象として、永久磁石同期モータ（PMSM）のベクトル制御技術を解説します。位置・速度センサ利用のベクトル制御とセンサレスベクトル制御に共通する、モータ制御の基礎技術についてていねいに解説しています。 ※本書は電波新聞社刊『永久磁石同期モータのベクトル制御技術　上巻―原理から最先端まで―』の増補改訂版です． 第1部　総論 第1章　駆動制御の概要 第2部　鉄損考慮を要しないモータのためのベクトル制御技術 第2章　動的数学モデル 第3章　動的ベクトルブロック線図と動的ベクトルシミュレータ 第4章　ベクトル制御系の構造と設計 第5章　高効率・広範囲駆動のための電流指令法 第3部　鉄損考慮を要するモータのためのベクトル制御技術 第6章　鉄損を考慮したベクトル制御 第4部　上位系のための制御技術 第7章　速度制御と位置制御 第8章　リニアモータのベクトル制御 第6部　駆動制御に関連した重要技術 第9章　D因子システム 第10章　物理パラメータの離散時間同定 第11章　電力変換器のためのPWM 参考文献 索引

※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。 古典物理学の全分野を網羅。2019年に改定された新SI単位系に準拠しつつ詳解。高校数学との橋渡しとなるよう、微積分やベクトルの解説を充実。表層的な内容に特化した書籍が多い中、古典物理学における各法則の論理性を重視し解説。古典物理学の本質を学びたい学生に向けた入門書。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 理工系にとって重要なベクトルとテンソルに関する知識を、力学にその題材を選び基本的性質から応用まで解説した書である。

※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。 【VFX Graph解説書の決定版！！】 Unityのパーティクルシステム、VFX Graph（Visual Effect Graph）は自由度の高いパーティクル制御ができる優れたエディターですが、詳しい解説書籍はこれまでありませんでした。本書は、基本的な操作方法から、高品質なゲームエフェクト制作のための高度な機能まで、もれなく解説した書籍です。これ1冊あれば、VFX Graphのすべてが理解できるでしょう。 ■こんな方におすすめ ・ゲームエフェクトを作成する人全般 ■目次 ●Chapter 1 エフェクトの概要 　　1-1 ゲームエフェクトとは 　　1-2 本書で使用するツールについて 　　1-3 Unity HubとPackage Managerについて 　　1-4 Unityの画面構成と基本機能について 　　1-5 Prefab機能の解説 　　1-6 VFX GraphとShurikenの違い 　　1-7 VFX GraphとShader Graphの新機能について 　　1-8 HoudiniとAfterEffectsについて ●Chapter 2 VFX Graphエディタの概要と機能 　　2-1 VFX Graphエディタの概要 　　2-2 エディタの基本構成 　　2-3 VFX Graphのワークフローとブロックの設定方法 　　2-4 シミュレーションスペースの変更とサブグラフの使用方法 　　2-5 Particle StripとVFX Property Binder ●Chapter 3 VFX Graphの基礎と実践 　　3-1 アトリビュートを理解する 　　3-2 パーティクルの発生方法 　　3-3 ベクトルと三角関数の基礎 　　3-4 ラジアンと度数 　　3-5 パーティクルの動きの仕組みを理解する 　　3-6 竜巻のような動きを作成する 　　3-7 目標物に向かう動きを作成する ●Chapter 4 より高度な機能 　　4-1 テクスチャの扱い方 　　4-2 Outputコンテキストと各種設定について 　　4-3 パーティクルからパーティクルを発生させる 　　4-4 メッシュからパーティクルを発生させる 　　4-5 SDF（Signed Distance Field）とPoint Cacheについて 　　4-6 Vertex Animation Textureについて ●Chapter 5 Shader Graphの基礎と実践 　　5-1 シェーダーとは 　　5-2 Shader Graphの基礎 　　5-3 基本的なシェーダーを作成する 　　5-4 ディストーションシェーダーとディゾルブシェーダー ●Chapter 6 爆発エフェクトの作成 　　6-1 爆発エフェクトを作成する 　　6-2 2つの煙要素を作成する 　　6-3 火花とその他の部分を作成する 　　6-4 破片と地面の亀裂を作成する ●Chapter 7 Sci-fiテイストなエフェクトの作成 　　7-1 おにぎりを作成する 　　7-2 リングエフェクトを作成する 　　7-3 目盛り部分を作成する 　　7-4 背景のパーツを作成する ●Chapter 8 ビームエフェクトの作成 　　8-1 制作物の解説とアニメーションの準備 　　8-2 チャージ部分を作成する 　　8-3 魔法陣を作成する 　　8-4 魔法陣から発生する2種類の粒子を作成する 　　8-5 半球状のオーラを作成する 　　8-6 ビームを作成する Appendix 参考サイトの紹介 　　A-1 エフェクト制作に役立つサイトやコミュニティ 　　A-2 Houdiniの学習に役立つサイト ■著者プロフィール 秋山高廣：ゲームエフェクトの制作、監修等を専門的に行う合同会社Flypot（フライポット）の代表。近年はエフェクトの教育に関する事業に力を入れています。HP：https://flypot.jp/、Twitter：@frontakk、著作：Unityゲームエフェクト マスターガイド（技術評論社）

誰も教えてくれなかった、 ゲーム開発の基本を徹底的に学ぼう！ ・ゲームとはどんなプログラムなのか？ ・「あの機能」はどうやって実装されているのか？ 3Dグラフィックスからサウンド、AIまで。 ゲームプログラマーになりたい人のみならず、 すべてのゲーム開発者が知っておきたい「基本」が詰まった、 ゲーム開発の教科書！ C++の初歩は習得済みで、本気でゲームプログラミングを学びたい人が、 新人になる前に、確かな基礎力を磨ける一冊。 ====目次==== Chapter 1 ゲームプログラミングの概要 Chapter 2 ゲームオブジェクトと2Dグラフィックス Chapter 3 ベクトルと基礎の物理 Chapter 4 人工知能（AI） Chapter 5 OpenGL Chapter 6 3Dグラフィックス Chapter 7 オーディオ Chapter 8 入力システム Chapter 9 カメラ Chapter 10 衝突検知 Chapter 11 ユーザーインターフェイス（UI） Chapter 12 スケルタル（骨格）アニメーション Chapter 13 中級グラフィックス Chapter 14 レベルファイルとバイナリデータ 付録A 中級C++の復習 ※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。

※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。 “世にも美しい事典”と評判のサイエンスペディア（第50回造本装幀コンクール経済産業大臣賞受賞）に 姉妹編の数学版が登場！ 　数学を10のカテゴリーに大きく分け、最重要キーワードを1000個選び、それぞれを簡潔に紹介したおしゃれな数学事典です。 　それぞれのキーワードは五十音順ではなく、数学のサブカテゴリー（幾何学、代数学、解析学……）ごとに並べられています。気になるキーワードを調べるのに使うのはもちろんですが、サブカテゴリーに含まれるキーワードを一気に読むという楽しみ方もおすすめです。そうすることで、気になるサブカテゴリーの全体像が浮かび上がってくるからです。 　事典としての機能とポピュラーサイエンスのように読めるとっかかりやすさを融合させた本書は、事典としてはもちろん、想像力を刺激する数学エッセイとしても楽しむことができるのものです。 　本書に含まれるカテゴリーとサブカテゴリーは、次の通りです。 数（基本、計算、数体系、有理数、約数と倍数、帰納法、数の表現法、超越数、定規とコンパスによる作図、ディオファントス方程式、素数） 幾何学（ユークリッド幾何学、三角形、円、多角形と多面体、変換、充填形、曲線と曲面、極座標、離散幾何学、微分幾何学、位相幾何学、結び目理論、非ユークリッド幾何学、代数的位相幾何学、代数幾何学、ディオファントス幾何学） 代数学（文字で数を表す、方程式、ベクトルと行列、群論、抽象代数学） 離散数学（組み合わせ論、グラフ理論、ラムゼー理論） 解析学（数列、級数、連続性、微分学、積分学、複素解析、べき級数、累乗、フラクタル、力学系、微分方程式、フーリエ解析） 論理学（基本論理、演繹法、集合論、ヒルベルトプログラム、複雑性理論、計算可能性理論、モデル理論、不確実性とパラドクス） 超数学（数学という営み、数学と技術、数学の哲学） 確率論と統計学（統計学、確率論、確率分布、確率過程、暗号学） 数理物理学（ニュートン力学、波動、場と流れ、特殊相対性、重力、量子力学、場の量子論） ゲームとレクリエーション（ゲーム理論、フィボナッチ、黄金分割、パズルと難問）

《これが世界標準！　世界もここから始めてる！！》 データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳！！ ・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説！ ・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ！ ・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる！ ・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる！　 ・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開！ 【プログラミングの補足資料と追加の演習問題の入手先】 ・原著者のウェブサイト：http://vmls-book.stanford.edu ・補足資料の日本語訳：https://github.com/tttamaki/julia_companion_jp 【推薦の言葉：原著刊行にあたって】 データサイエンスの学生だけでなく，すべての学生に必読の入門書 ――ローラン・EI・ガウイ（カリフォルニア大学バークレー校） これが正攻法！ ――ギルバート・ストラング（マサチューセッツ工科大学） この本は多くの授業で使われるだろう．これだけ演習問題が大量にあるのだから ――トレバー・ヘイスティ（スタンフォード大学） 【主な内容】 第1部　ベクトル 1章　ベクトル 2章　線形関数 3章　ノルムと距離 4章　クラスタリング 5章　線形独立 第2部　行列 6章　行列 7章　行列の例 8章　線形連立方程式 9章　線形動的システム 10章　行列積 11章　逆行列 第3部　最小二乗法 12章　最小二乗法 13章　最小二乗当てはめ 14章　最小二乗識別 15章　多目的最小二乗法 16章　制約付き最小二乗法 17章　制約付き最小二乗法の応用 18章　非線形最小二乗法 19章　制約付き非線形最小二乗法 付録A　記法 付録B　計算量 付録C　微分と最適化 付録D　さらなる話題

※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。 ベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analyses)に特化した実用書 　本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問、等VARに関する疑問に答えるものです。実証分析を行ううえで、役に立つ情報を提供します。 まえがき 第1章　Rについて 第2章　VAR分析の紹介 第3章　時系列分析の基礎 第4章　VAR分析の基礎 第5章　ラグ次数の選択問題 第6章　単位根検定 第7章　共和分検定　 第8章　撹乱項に関する仮説検定 第9章　推定と識別問題 第10章　係数パラメータの制約に関する仮説検定 第11章　インパルス応答分析 第12章　推定後のモデル変換 第13章　インパルス応答分析の区間推定 第14章　予測誤差の分散分解　 第15章　グランジャー因果性検定 第16章　その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 ベクトル解析は数学のあらゆる部門で活躍するとともに、その応用がもっとも広いものの一つである。ベクトル解析は数学の他の分科の随所に現れるから、その時々に最小限必要な説明は行われているが、統一的に十分整理された知識を得る好機を逸してしまいがちである。しかもベクトル解析学は、数学のみでなく、物理学、工学などにも応用のきわめて広い学問であり、その十分整理された知識なくしては、その応用において非常に大きな困難を生じる。本書は、以上の点を考慮し、まずベクトル代数学とベクトル解析学に対する基本事項を十分に説明し、それらを理解するための例、問題も豊富に挙げ、その解法を詳述した。

■中国の台頭、アジア諸国の発展、国内経済の成熟化のもとで、日本の対外戦略は、かつての重商主義から国家主導のリベラルな戦略へと大きく転換した。それはどのようにして可能になったのか？　政治はどのような役割を果たしたのか？　政治家・官僚・大企業はそれぞれ何を目指したのか？　米中対立が深まるなかで、アジア太平洋の未来を左右する「機軸国家」としてますます重要性を高める日本は、どのような役割を果たすべきなのか？――名門、南カリフォルニア大学の政治学教授を務める日本出身の卓越した研究者が、歴史的なパースペクティブのもとに、アジア太平洋における日本の「地経学戦略」の変化と展望を描く。 ■本書は、企業の戦略・政府の経済外交・国内政治・経済、米中関係、アジア各国の経済発展、これら様々な要素のベクトルが交じわり合う力学の構図を「地経学」の観点から立体的に描き出す。また、大きな分岐となった1990年代以前と以後における変容を歴史的な観点から捉え、貿易・投資だけでなく、通貨・金融、対外援助に関わる領域も取り上げて広角度から考察する。そして、これら分析をもとに、「地経学」という高次の視点から、日本の対外戦略のエポックメイキングな変化を、中国のパワーの高まり、米中対立の深まりのなかで浮かび上がらせる。 ■日本のアジア太平洋戦略の変容を「地経学」の観点から分析し、今後の日本の対外戦略、ポジションを展望する力作。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 初歩的な教科書から一歩踏み出して、専門書を読むと、テンソル量で表される物理量が随所に現れ、ベクトル解析についての知識の類推だけでは理解することができない。本書では、理工系の読者が応用上必要とする3次元ユークリッド空間に限り、ベクトルについての復習的な解説を加えながら、テンソルの代数と解析を述べている。

※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。 一番解ける！　実力派講師による電験三種計算問題の指南書！ 　本書は、数多くの電験三種受験者を合格に導いた実力派講師が、近年の受験者のニーズに応えて書き下ろした計算問題の指南書です。 　電験三種の膨大な過去問題のなかから学習効果の高い良問を厳選し、解答着手の手がかりを示すとともに、数ある解法とその比較、ベクトル図の書き方、問題の背景など、徹底的に詳しく解説します。長年の講師経験から得られた受験者目線により、解答過程の飛躍、計算過程の省略がないよう配慮されているので、読者は躓くことなく学習を進めることができます。 理論 　直流回路 　単相交流回路 　三相交流回路 　電気計測 　静電気 　磁気 　電子回路 電力 　水力発電 　火力発電 　原子力発電 　変電 　送電線 　配電線 機械 　直流機 　同期機 　誘導機 　変圧器 　パワーエレクトロニクス 　照明 　電熱 　電動力応用 　自動制御 法規 　電技省令・解釈 　施設管理

機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 【本書の概要】 ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。 本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、 現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。 特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。 最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。 【NumPy（ナンパイ）とは】 NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を 処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。 Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、 機械学習・データサイエンスの分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。 【対象読者】 機械学習エンジニア、データサイエンティスト 【著者紹介】 吉田拓真（よしだ・たくま） データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。 Webメディア『DeepAge』編集長。 尾原 颯（おはら・そう） 東京大学工学部機械工学科所属。 大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。 趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。 ※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。

※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。 Rの表現力の高さであるプログラミングと可視化を最大限に解説した！ Rは、フリーな統計解析ソフトとしてのイメージが強いが、簡潔で直感的に解法を表現することができるプログラミング言語としての価値も高い。 本書は関数型言語の性質を多く取り入れたRのプログラミングと、オブジェクト指向により、情報を可視化できるグラフィックスを解説。 （※当書籍は、2008年5月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行するものです） 第I部　環境編 第1章　対話環境への招待: R のエッセンス 第2章　ドキュメンテーション 第3章　デバッグの方法 第4章　バッチ処理 第II部　プログラミング編 第5章　プログラミング 第6章　データ型 第7章　データの集合 第8章　演算子 第9章　関数 第10章　制御構造 第11章　算術関数/文字列関数/データ集合の関数 第12章　ベクトル演算型プログラミング 第13章　例外処理 第14章　入出力及びオペレーティングシステム 第15章　オブジェクト指向とクラス 第III部　グラフィックス編 第16章　グラフィックス基礎 第17章　グラフィックス応用 付録A　パッケージの作り方 付録B　R の起動オプション 付録C　練習問題の解答

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 本書では、まず直線上の座標からデカルト座標、直角座標に進み、転じて極座標、さらに一般の曲線座標におよび、最後に射影幾何学における射影座標で結んでいる。特に留意した点は、以下の通りである。 （１）現代の数学では、デカルト座標、直角座標はベクトルを基本として考えていくことが自然で、本書でも２次元、３次元のベクトルについては詳述している。 （２）３次元のベクトルを扱うのには行列式が不可欠であるが、これに関する知識で、本文で利用していることについては、補充として巻末に示している。 （３）曲線座標については紹介する程度に止めた。 （４）扱う例や問題は在来のものに加え、新鮮味のあるものを採り入れた。

※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。 場の理論の歴史的大家が書き下ろした入門書が待望の復刊！　電磁気学の現代的定式化から、量子電磁力学（QED）への橋渡しを図る。 《目次》 第0章　凡人と物理の基本法則 第1章　Maxwellの方程式 §1　はじめに §2　Maxwell（Heaviside, Hertz）の方程式 §3　縦成分と横成分への分解 §4　単位の問題 §5　電磁波の方程式 第2章　物理量の定義と基礎方程式からの近似なしの結論 §1　はじめに §2　荷電粒子の物理量 §3　電磁場のエネルギー §4　電磁場の慣性の流れ §5　電磁場の波動方程式 §6　ベクトルとスカラーのポテンシャル §7　ゲージ変換 §8　粒子と電磁場の相互作用 第3章　電磁場の力線と調和振動子 §1　はじめに §2　力線 §3　電磁場のエネルギーと応力テンソル §4　Fourier変換 §5　Fourier係数とMaxwellの方程式 §6　調和振動子による電磁場のエネルギーと慣性 §7　まとめ 第4章　特別の場合 §1　はじめに §2　磁場のない世界 §3　電場のない世界 §4　静的な世界 §5　電荷と電流の分布と場 §6　原点の辺りに局在する電流の作る場 §7　Fourier変換による輻射の取り扱い §8　点電荷による電磁場 §9　その他の問題 第5章　輻射場 §1　はじめに §2　無次元の振幅変数 §3　無次元振幅変数による物理量の表現 §4　Maxwell方程式の確認 §5　生成・消滅演算子による横成分の表現 §6　自由な光量子 §7　光量子のモードの数 §8　物理的解釈 §9　形式的整備 §10　コヒーレント状態 第6章　荷電粒子と電磁場の相互作用 §1　はじめに §2　荷電粒子の量子論 §3　電磁場と荷電粒子の相互作用 §4　ユニタリー演算子U(t,t0)の摂動論的展開 §5　S行列と遷移確率 第7章　電磁場と荷電粒子相互作用の簡単な例 §1　はじめに §2　原子内の電子による光子の放出と吸収 §3　電子による光子の散乱 §4　制動輻射（Bremsstrahlung） §5　スペクトル線の幅とずれ ［付録］数学公式 ［解説］波と粒子（柏 太郎） §1　はじめに §2　量子力学での粒子と波 §3　波動における粒子 §4　QEDの紹介と現在 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 使い方自由自在！統計解析、数値計算、プログラム、シミュレーション、プロット図から複雑なグラフィックスまで詳細に解説！ 　本書は2009年11月発行の『The R Tips 第2版 データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集』（2005年3月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行したもの）の改訂版です。 R は統計計算とグラフィックスのための言語・環境で、R の熟練度に合わせて読んでいただけるよう、2部構成にしています。初心者向けにはR入門編、統計や数値計算、プログラミング技法やデータハンドリング等、グラフィックスなど実行したい人はR-Tips 編で学ぶことができます。 　改訂にあたって、データ解析の内容を抜本的に見直し、グリッドグラフィックスの章を削り、代わりにパッケージdplyr とggplot2 に関する内容を新たに盛り込みました。 主要目次 第1編　R 入門 編 第1章　R のインストール 第2章　電卓としてR を使う──起動→計算→終了 第3章　代入（付値） 第4章　ベクトルの基本 第5章　関数定義とプログラミング入門 第6章　ヘルプ，パッケージ，関数定義の見方 第7章　グラフ作成入門 第8章　データ解析（入門編） 第2編　R Tips 編 第9章　データの種類と種々のベクトル 第10章　配列とリスト，要素のラベル 第11章　オブジェクトと出力 第12章　行列 第13章　関数とプログラミング 第14章　数値計算 第15章　データハンドリング 第16章　データ解析（実践編） 第17章　乱数とシミュレーション 第18章　グラフィックス 第19章　データ解析（多変量解析編） 第20章　 ggplot2 入門 付録A　練習問題の解答 参考文献

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※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。 【Houdini 17.5 完全対応！】 本書は、映画やゲームを中心とする3DCG領域でますます注目を集めているソフトウェア「Houdini」を用いて、自然界に見られる魅力的な現象を生成するデザインレシピ集です。 フラクタル構造、シマウマ模様に見られる反応拡散系、鳥や魚の群れを生成する群知能、霜や雪の結晶など、合計16種類の複雑な形状や現象の背後にはたらいているしくみ（アルゴリズム）を説明し、それをどのようにHoudiniで再現・生成できるかについてステップ・バイ・ステップで解説します。考え方と作り方を同時に学ぶことを通して、Houdiniによるアルゴリズミック・デザインを体得しましょう。 SOPはもちろん、VEXコードを大いに活用するため、次のステップに進みたいHoudiniユーザーにも大変おすすめです。 ●全データ、ダウンロード可！ 本書に掲載されている事例のレシピは、すべて弊社サイトよりダウンロードしていただけます。実際のデータを見ながら本書を読めば理解が早まるでしょう。 ●プログラミングのレベルについて 本書では、VEX というHoudini のスクリプト言語を使ったプログラミングを大いに活用します。必ずしもすでにVEXをマスターしている必要はありませんが、何らかのプログラミング言語を習得しているとより理解が深まります。 ●数学のレベルについて 本書には様々な数式や記号が登場しますが、それらの具体的な定義に関しては説明を割愛しています。もちろん、それらすべてを理解しなくともお楽しみいただけますが、数式の理由までを完全に理解したい方は、以下の知識を高校数学の範囲内で把握しておくとよいでしょう。 ・連立方程式、対数、ベクトル、微分積分、数列、三角関数、行列、複素数、確率分布

※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。 ディメンション、瞬時値の計算、正方向を決めるなど、回路計算の基礎をまず説明し、交流計算の手法、平衡三相回路、不平衡三相回路、ベクトル軌跡、四端子回路と四端子定数、ひずみ波交流、対称座標法、過渡現象、進行波について図解しています。

※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。 中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※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。 MRIの原理について78のクイズで楽しく 学べる1冊! 「準備体操」から始まり、「NMRとMRI」「信号強度」「スカラー・ベクトル・テンソルと拡散強調画像」「波とエラストグラフィ」「磁性体と造影剤」「磁場と力」の6章から構成されています。1問ずつ、わかりやすく図や写真を使って丁寧に解説してあり、各所にあるupgradeやappendixが理解を助けます。難解と言われるMRIを基礎から応用まで楽しみながら身につけるのに最適!

※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。 交流回路の問題を解くには、ベクトル図を正しく描けるかどうかがカギとなります。 本書は、ベクトルとは何か、からベクトルを応用して問題を解くまでを工事士受験者にも理解できるよう解説しています。

※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。 ※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。 丁寧な解説と豊富な演習問題により、量子計算のアルゴリズムと計算量理論について一から理解できる 量子計算のアルゴリズムと計算量理論について、一からわかりやすく解説した書籍です。 現在、大きな注目を集めている量子コンピュータによる計算（量子計算）は、従来のコンピュータによる計算（古典計算）と比べて、いわゆる指数関数的な高速化を実現することがあります。 その一方で、この高速化は量子力学の基礎原理をもとにしており、アルゴリズムと計算量理論の分野の言葉で記述されるものです。したがって、この高速化の現象を正しく理解するには、量子力学特有の重ね合わせの原理とエンタングルメントをはじめとした量子計算のアルゴリズム、および、計算量理論をひと通り理解する必要があります。 本書は、線形代数と離散数学の基本的な知識のみを前提として、量子計算の原理について初学者向けに丁寧な解説を行っています。 数多くの例題と演習問題を収載しており、読者自ら手を動かしながら学ぶことができます。 第1章　計算理論の基礎事項 1.1　文字列，計算問題 1.2　ブール回路 1.3　二進列に対する演算 1.4　計算量クラス 1.4.1　P, NP, EXP 1.4.2　多項式時間帰着とNP完全問題 1.4.3　オラクル 1.4.4　乱択アルゴリズムと計算量クラス 第2章　ブラケット記法と量子計算でおなじみの行列 2.1　ベクトル 2.2　行　列 2.3　量子計算でよく出現する行列 2.3.1　ユニタリ行列 2.3.2　正規行列，エルミート行列 2.3.3　射影行列 2.3.4　半正定値行列 第3章　量子情報の基礎 3.1　量子ビット，量子状態 3.1.1　量子ビット，量子状態の測定 3.1.2　量子ビットの幾何的描像 3.1.3　量子ビット，量子状態の時間発展 3.1.4　量子ランダムアクセス符号 3.1.5　量子鍵配送 3.2　複数の量子ビット 3.2.1　テンソル積 3.2.2　複数の量子ビットからなる量子状態 3.2.3　複数の量子ビットの時間発展および測定 3.2.4　部分系の測定 3.2.5　CHSHゲーム 3.2.6　量子テレポーテーション 3.3　観測量 3.4　混合状態 3.4.1　1量子ビットと密度行列 3.4.2　部分トレースと混合状態 3.5　POVM 3.5.1　3ビット量子ランダムアクセス符号 3.5.2　2値POVM の実現方法 3.6　発展的な概念 3.6.1　トレース保存完全正値写像 3.6.2　近似と距離 第4章　量子回路 4.1　基本ゲート，量子回路 4.2　古典計算vs量子計算 4.3　量子計算の計算木 4.4　万能量子ゲート集合 4.5　よく使用される量子回路 4.5.1　量子回路のワイヤの交換 4.5.2　量子アダマール変換と一様重ね合わせ状態の生成 4.5.3　量子フーリエ変換 4.5.4　アダマールテスト 4.5.5　SWAPテスト 4.6　空間的制約が課された量子回路 第5章　量子アルゴリズム 5.1　Deutsch?Jozsaの量子アルゴリズム 5.2　Groverのアルゴリズム 5.2.1　量子計算に古典アルゴリズムを組み込む 5.2.2　量子振幅増幅 5.3　Simonのアルゴリズム 5.4　位数発見アルゴリズム 5.5　量子特有の問題に対する量子アルゴリズム 5.5.1　位相推定 5.5.2　量子シミュレーション 5.6　その他の量子アルゴリズム 5.7　通信を含む計算問題に対する量子プロトコル 第6章　量子計算量クラス 6.1　Pの量子版：BQP 6.1.1　BQPとNPの関係 6.1.2　BQPを含む古典計算量クラス 6.2　NPの量子版：QMA 6.3　量子対話型証明 6.4　量子多証明者対話型証明 付録 A.1　群と体 A.2　オーダ記法 A.3　チューリング機械 A.4　非決定性チューリング機械 A.5　確率チューリング機械 A.6　PSPACEとEXP

シュレーディンガー方程式に焦点を絞り，数学的な基礎から学べる入門書．ベクトル，固有関数などの概念を，量子力学との関係を示して解説し，方程式の物理的意味，不確定性原理，ポテンシャル問題への応用に進む．理解度を確かめられる「クイズ」，応用を通して力がつく「演習問題」を収録．解答付きで自習にも最適．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※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。 試験範囲が膨大で、なおかつ深い理解を必要とする司法書士試験だからこそ、基礎となる部分の徹底的な理解が欠かせません。 商業登記法は、受験生が苦手とする会社法の知識が前提となり、なおかつ記述式問題にまで対応できるようにならなければならない重要科目です。これを得意科目に引き上げることで、ライバルとの差を大きく広げることができるともいえます。本書では、初学者を意識し、必要最小限の会社法の知識も含めて解説しました。 本書では、旧版以降になされた法改正に万全の対応を取りました。 先行シリーズである『ケータイ司法書士Ⅰ～Ⅵ』、そして同一著者が監修する『司法書士合格六法』とともに本シリーズを活用することにより、著者が提唱する「ベクトルマジック」がみなさんにたたき込まれることでしょう。

基礎となるベクトル解析から，なかなか手ごわいテンソル解析の応用まで，理工系の学生にとって必須の数学をていねいに，あざやかに解説．力学，電磁気学，相対性理論といった物理学の基本問題を解きながら，スカラー，ベクトルから一般化されたテンソルに至る考え方と使い方を，スムーズかつ体系的に学べる一冊．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※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。 凸解析と非線形最適化の数理をわかりやすく解説した参考書 本書は、n次元ユークリッド空間上の凸解析と非線形最適化（非線形計画）の数理について、基本事項からわかりやすく解説するものです。 凸解析や非線形最適化の数理は、回帰分析や機械学習（教師あり学習）で用いられる手法の背景となっています。本書では、幅広い応用が見られるエークランドの定理や不動点定理にも触れつつ、多くの命題や定理に詳しい証明を付しているため、理工学系、経済系の学生・研究者に読みやすい構成としています。また、巻末に、本文の理解に必要な微分積分と線形代数の内容をまとめた付録と各章末の演習問題の詳解を載せ、読者の利便性を高めました。 ※本書は、『数理情報科学シリーズ5 凸解析と最適化理論』（牧野書店）を、オーム社より発行するものです。 第1章　ユークリッド空間 　1.1　ベクトル空間 　1.2　ベクトル空間の次元 　1.3　ベクトル空間の距離 　演習問題1 第2章　位相の導入 　2.1　近傍、開集合、閉集合 　2.2　無限ベクトル列の収束 　2.3　連続関数 　演習問題2 第3章　射影定理とその応用 　3.1　射影定理 　3.2　直交補空間とその性質 　3.3　グラム行列とグラム行列式 　3.4　距離の最小化問題 　演習問題3 第4章　凸集合とその性質 　4.1　集合の凸包 　4.2　凸集合の内部と閉包 　演習問題4 第5章　超平面とその応用 　5.1　超平面 　5.2　ファルカスの定理 　5.3　支持超平面と分離定理 　5.4　凸錐と極錐 　演習問題5 第6章　上半および下半連続関数とその応用 　6.1　上半および下半連続関数 　6.2　エークランドの定理 　演習問題6 第7章　不動点定理とその周辺 　7.1　縮小写像と不動点 　7.2　ハウスドルフの距離 　7.3　集合値縮小写像と不動点 　7.4　複数写像と共通不動点 　演習問題7 第8章　凸関数と方向微分 　8.1　凸関数と準凸関数 　8.2　方向微分とエピグラフ 　8.3　凸関数と劣微分 　演習問題8 第9章　微分可能な凸関数 　9.1　勾配ベクトルと劣勾配ベクトル 　9.2　凸関数の最適化問題 　演習問題9 第10章　最適化問題 　10.1　制約条件なしの最適化問題 　10.2　不等式制約条件をもつ最適化問題 　10.3　制約想定と最適化問題 　10.4　双対最適化問題 　10.5　接錐と法錐 　演習問題10 付録 　A.1　集合 　A.2　上極限および下極限 　A.3　微分とテイラー展開 　A.4　偏微分および全微分 　A.5　積分 　A.6　行列および行列式 参考文献 演習問題解答 索引

※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。 豊富な演習350問。徹底的に電気回路計算力を養う特訓書 長年、電気理論指導に定評ある著者が、電気系初学者に対する「回路の知識」「解析力の涵養」を目指して執筆した学習書です。改訂のポイントは、「①解説のブラッシュアップ」「②過渡現象、行列に対応です。解答に至る過程を丹念に解きほぐす手法も大きな特徴です。掲載の全問題は合計350問に達し、これを解くことで、電験三種合格レベルの実力に導きます。 〈このような方におすすめ〉 ・大学、高専、工高、専門学校生 ・電験資格取得を目指す受験者 ・電気回路の計算技術を磨くエンジニア 〈主要目次〉 第1章　直流回路計算（1）　オームの法則 オームの法則 電流・電圧・抵抗 電力と電力量 湯沸かし器の電力と電力量 抵抗の直列接続 直列回路の電力 キルヒホッフの電圧則（第2法則） 電圧源の直列接続 抵抗と分圧（電圧の分割） 抵抗の並列接続 並列回路の合成抵抗 並列回路とコンダクタンス キルヒホッフの電流則（第1法則） 未知電流 分流式 直並列回路 抵抗と消費電力 ラダー回路 電圧源と内部抵抗 電位と電位差 電位差 3端子可変抵抗器と負荷抵抗 倍率器 2台の電圧計による電圧測定 電圧計の内部抵抗 分流器 2台の電流計で測定 電流を1：2に分割 文字式計算 電流を2倍にする 短絡した時の電流 電池1個の内部抵抗 ブリッジ回路と平衡条件 ホイートストンブリッジ 最大消費電力 自習問題 第2章　直流回路計算（2）　キルヒホッフの法則とべんりな定理 キルヒホッフの法則と枝路電流法 ループ電流法 行列式を用いた連立方程式の解法（クラメルの公式） クラメルの公式による解法 クラメルの公式 3線式電線路 電圧源と電流源-1 電圧源と電流源-2 電圧源と電流源-3 重ね合わせの理-1 重ね合わせの理-2 負荷Δ−Y変換 負荷Y−Δ変換 ブリッジ回路の合成抵抗 節点電圧法-1 節点電圧法-2 ミルマンの定理-1 ミルマンの定理-2 テブナンの定理-1 テブナンの定理-2 ノートンの定理 ブリッジ回路の電流 可逆の定理 自習問題 第3章　交流回路計算（1）　オームの法則と記号法 正弦波交流電圧と電流の瞬時値式 最大値・角速度・周波数 交流電圧と電流の波形 ラジアンと度数 平均値と実効値 電流の和 複素数の四則計算 S表示（スタインメッツ表示) 掛け算と割り算はS表示 四則計算とベクトル 瞬時値式とS表示 直交表示による電流の和 電流の和 インピーダンスZ・［Ω］ R−L−C 回路 R−L 直列回路のインピーダンス 交流回路におけるオームの法則 直列回路のインピーダンスZ・［Ω］ インピーダンスの端子間電圧V・［V］ 未知インピーダンス R−C 直列回路 R−L−C 直列回路 電圧分割式 R−L 並列回路 並列回路のインピーダンスZ・［Ω］ 分流式 R−L−C 並列回路とアドミタンスY・［S］ 位相差 インピーダンスZ・［Ω］とアドミタンスY・［S］の関係 電圧測定と未知インピーダンス 未知リアクタンス 有効電力P［W］，無効電力Q［var］，皮相電力S［V・A］ 電力三角形 力率改善 直交表示による有効・無効電力計算 並列回路の電力三角形 周波数変化と力率 直列共振回路 直列共振周波数 理想並列共振回路 並列共振回路 並列共振周波数-1 並列共振周波数-2 自習問題 第4章　交流回路計算（2）　キルヒホッフの法則とべんりな定理 枝路電流法 枝路電流法とループ電流法 ループ電流と電力 重ね合わせの理 電圧源と電流源 節点電圧法-1 重ね合わせの理と節点電圧法-2 テブナンの定理とノートンの定理 ブリッジ回路の電流 節点電圧法-3 節点電圧法-4 負荷Δ−Y変換 Δ−Y負荷のインピーダンス 最大消費電力定理 最大消費電力-1 最大消費電力-2 可逆の定理-1 可逆の定理-2 ひずみ波回路 ひずみ波の波形 ひずみ波回路の電圧と電流 ひずみ波電圧・電流の実効値 ひずみ波電流の実効値計算 ひずみ波回路の皮相電力，消費電力，力率 ひずみ波回路の消費電力-1 ひずみ波回路の消費電力-2 ひずみ波回路の消費電力-3 ひずみ波回路の消費電力-4 自習問題 第5章　交流回路計算（3）　三相回路 三相交流電源 Y電源とΔ電源 相電圧と線間電圧 Y負荷とΔ負荷 Y−Y回路の電力 Δ−Δ回路の電力 線間電圧・線電流と電力 Y−Δ回路の電力 Δ−Y回路の電力 負荷のΔ−Y変換およびY−Δ変換 Y−Δ変換 Δ−Y変換 三相電力 三相電力の測定 不平衡Y負荷-1 不平衡Y負荷-2 不平衡Δ負荷 自習問題 第6章　過渡現象　過渡現象の計算 微分方程式解法1 微分方程式解法2 微分方程式解法3 微分方程式解法4 自習問題 自習問題の解答 1章自習問題の解答 2章自習問題の解答 3章自習問題の解答 4章自習問題の解答 5章自習問題の解答 6章自習問題の解答 付録：理解しておこう／覚えておこう　基本法則と公式 ●学習コラム 最小定理 覚えておこう三角形と三角比 電圧源と電流源の相互変換法 電圧V・［ V］，電流I ・［A］，インピーダンスZ・［Ω］の・（ドット）とは？ 平均値とは 実効値とは 忘れないでピタゴラス（三平方）の定理 交流か直流か？ 交直論争 抵抗Ｒ［Ω］，インダクタンスＬ［Ｈ］，静電容量Ｃ［Ｆ］の電流と電圧 覚えておこう「辺3，4，5の直角三角形」 ギリシャ文字を再確認しておこう 直列・並列回路のまとめ 二つの商用周波数 電気の研究小史 Y−Δ回路の相電圧と線間電圧および相電流と線電流の測定 Y負荷回路の線間電圧と相電圧および線電流と相電流の測定 平衡負荷Δ−Y，Y−Δ変換 時定数τの単位は［s］ ●人物コラム オーム（Georg Simon Ohm） キルヒホッフ（Gustav Robert Kirchhoff） スタインメッツ（Charles Proteus Steinmetz） アンペール（André Marie Ampére） ドブロヴォリスキー（Dolivo Dobrowolski）

※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。 薬学系コアカリ「薬学の基礎としての数学・統計学」に対応したテキスト。解法がしっかり身につくよう、解答を導く過程や各数値の意味まで、フルカラーでていねいに解説した。 【本書の特徴】 ・薬学教育で要求される比例計算、濃度計算、指数・対数、数列、三角関数、微積分、確率、統計、線形代数をすべて網羅 ・式の展開を省かず、懇切丁寧に解説を書いているので、自主学習にも役立つ ・例題と演習問題を豊富に掲載し、計算力を高める学修ができる ・薬剤師国家試験に出題された基礎的問題や実務的問題も取り入れ、学んだ数学が専門科目の授業や国家試験でどのように活かされるのかがわかる 【目次】 第1章　数値の扱い 1.1　連分数 1.2　割合・比・率 1.3　薬学への応用 第2章　指数関数 2.1　指数と計算 2.2　指数関数とそのグラフ 2.3　薬学への応用 第3章　対数関数 3.1　対数とその性質 3.2　対数関数とそのグラフ 3.3　薬学への応用 第4章三角関数 4.1　一般角と三角関数 4.2　三角関数のグラフ 4.3　加法定理と三角関数の合成 第5章　数列 5.1　等差数列と等比数列 5.2　無限数列とその極限 5.3　薬学への応用 第6章　微分法 6.1　微分の定義 6.2　導関数 6.3　指数関数、対数関数、三角関数の導関数 6.4　偏微分・全微分 6.5　薬学への応用 第7章　積分法 7.1　不定積分 7.2　定積分と面積 7.3　薬学への応用 第8章　微分方程式 8.1　変数分離形の微分方程式 8.2　1階線形微分方程式と身近な微分方程式 8.3　薬学への応用 第9章　行列 9.1　平面ベクトルと空間ベクトル 9.2　行列 9.3　行列式 第10章　確率 10.1　順列と組合せ 10.2　確率と確率変数 10.3　代表的な確率分布 第11章　統計 11.1　データの尺度水準 11.2　母集団と標本 11.3　基本統計量 11.4　相関と回帰分析 11.5　推定と検定 11.6　薬学への応用 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

本書では，UCバークレーで開発されたオープンソースの命令セット（ISA）「RISC-V」を用いて，CPUの作り方を解説します。コンピュータアーキテクチャ，ハードウェアに関する知識があまりない方にも理解できるように基礎からわかりやすく学んでいきます。CPUとコンピュータアーキテクチャのしくみを解説したうえで，基本整数命令の実装から，CPUの高速化で活躍するパイプラインの実装，スーパーコンピューターでも活躍するベクトル拡張命令(SIMD)，さらに，汎用CPUでは負荷の高い処理をより高速に実行するためにCPUへ追加可能なカスタム命令の実装までを行います。CPU設計に用いる基本言語としては，Velilogを抽象化したHDL（ハードウェア記述言語）であるChiselを利用しています。 CPUの自作範囲に関して，手順が煩雑なFPGAでの動作確認は行わず，ソフトウェア上でエミュレーションをゴールとしているので，ソフトウェアエンジニアの方にも取っ付きやすいものとなっています。 巻末には，昨今RISC-Vが注目されている理由を整理するため，RISC-Vのもたらす価値についてまとめています。

※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。 ※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。 Pythonを使って線形代数学を見える化して学ぼう！ 本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。 線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめたものです． 1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する 2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする 3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する 4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する 5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める 第1章　数学の基礎とPythonによる表現 第2章　線形空間と線形写像 第3章　基底と次元 第4章　行列 第5章　行列の基本変形と不変量 第6章　内積とフーリエ展開 第7章　固有値と固有ベクトル 第8章　ジョルダン標準形とスペクトル集合 第9章　力学系 第10章　線形代数の応用と発展

※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。 定番「わかりやすい　パターン認識」の続編！ベイズ統計学の基礎から、最新のノンパラメトリックベイズモデルまでやさしく解説した唯一の書籍！ 初学者にはとっつきにくいパターン認識の基本を丁寧な図解と数式展開で解説して好評を得てきた、1998年発行「わかりやすい　パターン認識」の続編です。前作で取り上げることのできなかった教師なし学習を主に取り上げてわかりやすくまとめました。教師なし学習を理解することで、より広い対象の音声・画像処理技術、ビッグデータなどを扱うことができるようになります。また、ノンパラメトリックベイズモデルについてわかりやすく解説した日本語の書籍は本書のみで、機械学習やパターン認識をこれから志す研究者、学生の方にもおすすめです。 第1章　ベイズ統計学 第2章　事前確率と事後確率 第3章　ベイズ決定則 第4章　パラメータ推定 第5章　教師付き学習と教師なし学習 第6章　EMアルゴリズム 第7章　マルコフモデル 第8章　隠れマルコフモデル 第9章　混合分布のパラメータ推定 第10章　クラスタリング 第11章　ノンパラメトリックベイズモデル 第12章　ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング 第13章　共クラスタリング 付録A　補足事項 （凸計画問題と最適化，イェンゼンの不等式，ベクトルと行列に関する基本公式，KLダイバージェンス，ギブスサンプリング，ウィシャート分布と逆ウィシャート分布，，ベータ・ベルヌーイ過程）

※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。 はじめに基本的な理論のみを議論し、例題では法則の応用例を紹介や、法則の導出を行いました。また、章末問題では読者が問題を解きながらstep by stepで理解を深め、より高度な理論を把握できるようにしました。 章末問題には難易度に応じて★～★★★を付け、また問題の番号が小さい場合に、後の節で学ぶ知識も必要な問題には☆を付けました。解答の解説では、わかりやすくするために関連した式の番号をできるだけ多く示しましたが、これは、その式を天下り式に使うことを勧めているのではなく、式の意味を十分理解した上で使用することを強く望みます。 例題はもちろん、章末問題の解答にも図を多用しました。その理由は、問題を解くときには、問題文を読みながら図を描き、図を見ながら(数式の計算に注意を奪われることなく)考える習慣を身につけて欲しいからです。問題には実際の機器や自然現象の原理に関係する題材を多く含めるように努力しました。電気電子工学や物理学への興味を少しでも喚起できれば幸いです。 電気磁気学の法則は、ベクトルや微積分などの難解な数式で書かれている場合が多く、法則そのものも難しいと誤解されがちです。本書では電気磁気学の法則を段階的に理解できるように、最初は初級の数学のみを用いて説明し、理論についての基本的なイメージができ上がった後にそれを拡張するようにしました。

※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。 ソフトウェア開発において数学のスキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピューターグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定、株式市場分析など、数学の知識が多くのシーンで役立ちます。 本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。実際のコーディングはJupyter Notebookを通して学びます。 難解な教科書とはならないよう、数学的概念を実世界に当てはめた例題をたくさん取り上げます！ 1章 プログラムで数学を学ぶ ［第1部］　ベクトルとグラフィックス 2章 2次元ベクトルで描画する 3章 3次元にする 4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する 5章 行列で座標変換を計算する 6章 より高い次元へ一般化する 7章 連立1次方程式を解く ［第2部］　微積分と物理シミュレーション 8章 変化の割合を理解する 9章 移動する物体をシミュレーションする 10章 文字式を扱う 11章 力場をシミュレーションする 12章 物理シミュレーションを最適化する 13章 音をフーリエ級数で分析する ［第3部］　機械学習への応用 14章 データに関数を当てはめる 15章 ロジスティック回帰でデータを分類する 16章 ニューラルネットワークを訓練する 付録A Pythonのセットアップ 付録B Pythonのヒントとコツ 付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング 本書は、プログラミング経験がある程度あり「数学スキルを再確認したい」「数学の応用についてプログラミングを通じて学びたい」と考えている人のための本で中学・高校で習った数学の知識があれば大丈夫です。 例題に沿って、すべての練習問題に挑戦することで、本書を最大限に活用することができます。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 科学技術の各分野では、ベクトル量と共にテンソル量が随所に現れてくる。本書はテンソルの概念とその演算法を必要とされる読者のために、テンソルの代数とテンソルの解析の初歩を入門的に述べたものである。各種の応用例にふれながら「数学としてのテンソルの理論」を中心に解説し、特に第５章で応力とひずみについてふれた。

※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。 試験範囲が膨大で、なおかつ深い理解を必要とする司法書士試験だからこそ、基礎となる部分の徹底的な理解が欠かせません。 会社法は、受験生の間でも苦手科目とする人が多い科目です。その分、これを得意科目に引き上げることで、ライバルとの差を大きく広げることができるともいえます。 本書では、旧版以降になされた法改正について万全の対応を取りました。未施行の法改正についても、いつ頃から注意が必要かなどをわかりやすく明示しています。 先行シリーズである『ケータイ司法書士Ⅰ～Ⅵ』、そして同一著者が監修する『司法書士合格六法』とともに本シリーズを活用することにより、著者が提唱する「ベクトルマジック」がみなさんにたたき込まれることでしょう。

※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。 サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！ サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。 本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。 第1章　はじめに 1.1　人工知能と機械学習 　1.1.1　人工知能による推論 　1.1.2　人工知能による学習 　1.1.3　機械学習 1.2　機械学習モデル 　1.2.1　モデル 　1.2.2　機械学習モデル 1.3　機械学習分類モデルの作りかた 1.4　サポートベクトルマシンの概要 1.5　サポートベクトルマシンの特徴 1.6　本書の読みかた 第2章　数学の基礎 2.1　ベクトル 　2.1.1　ベクトルとは何か 　2.1.2　位置ベクトル 　2.1.3　三角比と余弦定理 　2.1.4　ベクトルの内積 　2.1.5　点と直線の距離 　2.1.6　Pythonでベクトル 2.2　行列 　2.2.1　行列とは何か 　2.2.2　行列の演算 　2.2.3　転置行列 　2.2.4　半正定値行列 　2.2.5　Pythonで行列 2.3　関数 　2.3.1　関数とは何か 　2.3.2　指数関数 　2.3.3　対数関数 　2.3.4　Pythonで指数関数・対数関数 2.4　微分 　2.4.1　平均変化率 　2.4.2　微分 　2.4.3　合成関数の微分 　2.4.4　指数関数・対数関数の微分 　2.4.5　偏微分 　2.4.6　級数展開 第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM） 3.1　線形SVM 　3.1.1　線形ハードマージンSVM 　3.1.2　線形ソフトマージンSVM 3.2　線形SVMの最適化 　3.2.1　ラグランジュの未定乗数法 　3.2.2　KKT条件 　3.2.3　線形SVM最適化の方法 3.3　線形SVMによる分類問題の解法 　3.3.1　ペンギン分類モデル 　3.3.2　Pythonでペンギンの分類 　3.3.3　2値分類モデルの評価 　3.3.4　ペンギン分類モデルの評価 第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM） 4.1　非線形SVM 　4.1.1　カーネル法 　4.1.2　カーネル関数の具体例 　4.1.3　カーネル化SVMの定式化 4.2　非線形SVMの最適化 　4.2.1　逐次最小最適化アルゴリズム（SMO） 　4.2.2　非線形SVM最適化の方法 4.3　非線形SVMによる分類問題の解法 　4.3.1　カーネル化SVMによる非線形分類モデル 　4.3.2　カーネル化SVMによる分類問題の解法 　4.3.3　Pythonでアヤメ分類 付録　Pythonの基礎 A.1　開発環境Colab A.2　Python文法の要点 　A.2.1　データ型 　A.2.2　演算子 　A.2.3　条件分岐 　A.2.4　繰返し 　A.2.5　組込み関数 　A.2.6　関数定義 　A.2.7　クラス 　A.2.8　変数のスコープ A.3　Pythonライブラリ群 　A.3.1　NumPy 　A.3.2　pandas 　A.3.3　SymPy 　A.3.4　matplotlib 　A.3.5　scikit-learn 本書を読み終えた後に

※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。 【内容紹介】 　数学が積み上げ式学問という特色のため，本書は17章からなる．第1章の数と式から始まり，第17章のコンピュータとプログラムまで広範囲な内容を収めた． 　また，証明や公式の導かれる過程は，詳しく分かりやすさを心掛けた．例題や演習問題などは，我々の生活の中にいかに数学が使われているかを示すために，社会問題を数多く取り上げ，学生の興味を引くように心掛けた．特に，演習問題は文章問題を主とし，応用力・思考力を養えるように工夫した． 　このように，生活の中の数学を取り上げ，読者には数学に興味がもてるように編集をした．独自での学習にも，理工系以外の学部や大学以外での数学の基礎勉強にも十分役立つものと確信する．（「まえがき」より抜粋） 【著者紹介】 堤　香代子（つつみ　かよこ） 1978年福岡大学理学部応用数学科卒業。現在、福岡大学工学部社会デザイン工学科併任講師 【目次】 第1章　数と式 1.1　数 1.2　式 第2章　方程式と不等式 2.1　方程式 2.2　高次方程式 2.3　連立方程式 2.4　不等式 第3章　関数 3.1　関数とは 3.2　1次関数とグラフ 3.3　2次関数とグラフ 3.4　グラフの移動 3.5　いろいろな関数 第4章　指数関数と対数関数 4.1　指数関数 4.2　対数関数 第5章　三角関数 5.1　三角関数 5.2　加法定理とその応用 5.3　三角形への応用 第6章　図形と方程式 6.1　点と直線 6.2　いろいろな曲線 6.3　媒介変数表示と極座標表示 6.4　軌跡と領域 第7章　複素数 7.1　複素数平面 7.2　複素数の応用 第8章　ベクトル 8.1　平面上のベクトル 8.2　空間におけるベクトル 第9章　行列と行列式 9.1　行列 9.2　連立1次方程式 9.3　1次変換 9.4　行列式 第10章　数列 10.1　数列 10.2　帰納的考え方 第11章　極限 11.1　数列の極限 11.2　関数の極限 第12章　微分法とその応用 12.1　微分法 12.2　いろいろな関数の導関数 12.3　微分の応用 12.4　速度，近似式 第13章　積分法とその応用 13.1　不定積分 13.2　定積分 13.3　面積・体積・曲線の長さ 第14章　個数の処理 14.1　集合 14.2　順列と組合せ 第15章　確率 15.1　確率とその基本性質 15.2　確率の計算 15.3　確率分布 第16章　統計処理 16.1　度数分布 16.2　統計的な推測 練習および演習問題の解答 索引

※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。 深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。 第1章　自然言語処理の概要 　1.1　自然言語処理の応用 　1.2　コーパスと自然言語処理 　1.3　自然言語処理の難しさ 　演習問題 第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎 　2.1　機械学習とは 　2.2　教師あり学習 　2.3　特徴量表現 　2.4　パーセプトロン 　2.5　ロジスティック回帰 　2.6　ソフトマックス回帰モデル 　2.7　機械学習モデルの評価 　2.8　正則化 　2.9　ニューラルネットワーク 　2.10　計算グラフと自動微分 　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題 　演習問題 第3章　単語ベクトル表現 　3.1　記号からベクトルへ 　3.2　素性関数による単語のベクトル表現 　3.3　分布仮説と単語文脈行列 　3.4　特異値分解による次元削減 　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習 　3.6　単語ベクトルの応用 　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用 　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界 　演習問題 第4章　系列に対するニューラルネットワーク 　4.1　単語ベクトルの合成 　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題 　4.4　長期短期記憶（LSTM） 　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU） 　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN） 　演習問題 第5章　言語モデル・系列変換モデル 　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入 　5.2　言語モデルの定式化 　5.3　言語モデルの利用例 　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル 　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル 　5.6　系列変換モデル 　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ 　5.8　未知語問題への対応 　演習問題 第6章　Transformer 　6.1　Transformerの歴史的背景 　6.2　自己注意機構（セルフアテンション） 　6.3　Transformerの構成要素 　6.4　学習時の工夫 　演習問題 第7章　事前学習済みモデルと転移学習 　7.1　事前学習済みモデルの背景 　7.2　デコーダの事前学習：GPT 　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART 　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留 　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点 　演習問題 第8章　系列ラベリング 　8.1　系列ラベリングとは 　8.2　系列ラベリングの定式化 　8.3　点予測による系列ラベリング 　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場 　演習問題 第9章　構文解析 　9.1　構文解析とは 　9.2　句構造解析 　9.3　依存構造解析 　9.4　さまざまな構文解析手法 　演習問題 第10章　意味解析 　10.1　意味解析とは 　10.2　テキスト間含意関係認識 　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析 　10.4　述語項構造解析 　10.5　論理表現 　10.6　セマンティックパージング 　10.7　意味解析のその他の話題 　演習問題 第11章　応用タスク・まとめ 　11.1　機械翻訳 　11.2　質問応答 　11.3　対話 　11.4　自然言語処理の過去・現在 演習問題略解 参考文献

PyQの大人気コンテンツ書籍化第2弾 Pythonで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！ 【本書の背景】 今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。 【本書の内容】 理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。 【PyQ（パイキュー）とは】 株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインPython学習サービス。 【学習環境】 実行環境：PyQ、または、PC上のJupyterLab 利用言語：Python 3.11 利用ライブラリ：mip(1.15.0)、mip-tool(0.3.2)、pandas(2.1.3)、JupyterLab(4.0.9)、 Matplotlib(3.8.2) 【対象読者】 ・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方 ・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方 【前提知識】 ・高校数学のベクトルの知識 ・Pythonの文法知識 【目次】 Prologue PyQでPythonや数理最適化を学ぶ 第0章 本書の使い方 第1章 数理最適化による問題解決 第2章 数理モデルって何だろう 第3章 Pythonで数理モデルを作ろう 第4章 たくさんの変数はベクトルで 第5章 混合整数最適化って何だろう 第6章 Python-MIPのクラス 第7章 問題解決ってどうやるの？ 第8章 輸送費を減らしたい 第9章 もっと食べたくなる献立を 第10章 お酒をわけよう 第11章 シフト表を作りたい 第12章 pandasで数理モデルを作ろう 第13章 pandasで再モデル化 【著者プロフィール】 ・株式会社ビープラウド ・PyQチーム ・斎藤 努（さいとう・つとむ） 　株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。 ※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。

※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 参考文献

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノNeural Fields：なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか？　従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか？　などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識：CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。 ・フカヨミ一般化ドメイン適応：教師なしドメイン適応（UDA）の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応（GDA）について、GDA提案者自らが丁寧に解説。 ・フカヨミバックボーンモデル：Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモン微分可能レンダリング：微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。 その他、4コマ漫画「えーあい＊けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

※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。 いま話題の新しい言語「Julia」を7日間で速習！ プログラミングが初めてでも読みやすい解説を通じて、具体的課題に適用しながら基礎から応用まで身につける。簡単、気軽に誰でも科学技術計算ができる！ ◇おもな目次◇ 1日目　Julia言語に触れてみよう――「高級電卓」としてのJulia 　1.1　インストールしてみよう 　1.2　実行してみよう 　1.3　電卓のように使ってみよう 　1.4　変数を使ってみよう 2日目　数式をコードにしてみよう――Julia言語の基本機能 　2.1　関数を作ってみる：function 　2.2　条件分岐をしてみる：if文 　2.3　繰り返し計算をしてみる：for文 　2.4　行列とベクトルを扱う：配列 　2.5　型について考える：型と多重ディスパッチ 　2.6　パラメータや変数をまとめる：struct 　2.7　一通りのセットとしてまとめる：module 　2.8　微分方程式を解く：パッケージの使用 　2.9　数式処理（代数演算）をする：他の言語のライブラリを呼ぶ 3日目　円周率を計算してみよう――簡単な計算と結果の可視化 　3.1　計算を始める前に 　3.2　正多角形による方法：漸化式で計算 　3.3　無限級数による方法：結果のプロットと複数の方法の比較 　3.4　数値積分による方法：区分求積法ほか 　3.5　モンテカルロ法：乱数を使う 　3.6　球衝突の方法：シミュレーションの可視化 4日目　具体例1：量子力学――微分方程式と線形代数 　4.1　時間依存のない1次元シュレーディンガー方程式：固有値問題を解く 　4.2　時間依存のない2次元シュレーディンガー方程式：特殊関数を使う 　4.3　波動関数の時間発展：行列演算を行う 5日目　具体例2：統計力学――乱数を使いこなす 　5.1　手作り統計力学：ヒストグラム表示 　5.2　イジング模型のモンテカルロシミュレーション：可視化と動画作成 6日目　具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題 　6.1　強束縛模型：対角化とフーリエ変換 　6.2　超伝導平均場理論：自己無撞着計算 7日目　自分の問題を解いてみよう 　7.1　用途別必要機能まとめ 　7.2　妙に遅いとき：高速化の方針 　7.3　さらに速く：並列計算をする ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

本書の構成は次のとおりである。 第１章　接ベクトルと微分形式 第２章　ベクトル空間と代数 第３章　多様体と幾何学 第４章　曲線と曲面 第５章　接続

★ 実験を効率化する強い味方 ★ もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！ ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！ 《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》 ■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。 ■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！ ■ 入門書であり、実践書。フルカラー！ 【目次】 第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 ・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス ・分子設計 ・材料設計 ・なぜベイズ最適化が必要か ・プロセス設計 ・プロセス管理 ・データ解析・人工知能（モデル）の本質 第2章　実験計画法 ・なぜ実験計画法か ・実験計画法とは ・適応的実験計画法 ・必要となる手法・技術 第3章　データ解析や回帰分析の手法 ・データセットの表現 ・ヒストグラム・散布図の確認 ・統計量の確認 ・特徴量の標準化 ・最小二乗法による線形重回帰分析 ・回帰モデルの推定性能の評価 ・非線形重回帰分析 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・サポートベクター回帰 ・ガウス過程回帰 第4章　モデルの適用範囲 ・モデルの適用範囲とは ・データ密度 ・アンサンブル学習 第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・実験候補の生成 ・実験候補の選択 ・次の実験候補の選択 ・ベイズ最適化 ・化学構造を扱うときはどうするか 第6章　応用事例 ・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・分子設計 ・材料設計 ・プロセス設計 第7章　さらなる深みを目指すために ・Gaussian Mixture Regression（GMR） ・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法） ・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証 第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder ・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解 ・最尤推定法・正規分布 ・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理 ・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

本書は、Unityの命令の詳細解説と要点を押さえた機能別サンプルスクリプトからなるCookbookです。主にUnityの機能をスクリプトで操作する方法を解説しています。 　本書の主な特色を次に示します。 (1) 命令に関する汎化した書式と具体的事例の提示： 　すべての命令の解説において、汎化した書式を示し、それに対して具体的で要点が理解しやすいスクリプトの例示を対応させ、詳細に解説しています。リファレンスとしても利用可能です。 (2) 最新でやや高度な機能に関する解説： 　自作ゲームには導入したい機能でありながら、入門書ではあまり扱っていない、最新でやや高度な機能を精選し、詳細に解説しています。　 　例）布地（クロス）のシミュレーション、アニメーションのブレンドツリー、コルーチン、モバイル端末のセンサー、Cinemachineによるカメラ操作、ゲームデータJSON形式の扱いなど (3) ベクトルの知識とゲームへの適用例に関する解説： 　ゲームオブジェクトを操作するスクリプトを記述するには、ベクトルの理解が不可欠です。本書では、Unityの座標系、ベクトルの基礎、クォータニオン、ベクトル演算について、ゲームでの適用例と共に解説しています。また、サンプルスクリプト内においても、ベクトルを適切に使用しています。 (4) プログラミング作法に従ったスクリプト： 　マジックナンバーの回避、ガード節の適切な利用など、プログラミング作法に留意して作成したサンプルスクリプトを提示しています。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 C++を用いてオブジェクト指向プログラミングの基礎を学習するための入門書です。 まずは、クラスの基礎から学習を始めます。データと、それを扱う手続きとをまとめることによってクラスを作成します。それから、派生・継承、仮想関数、抽象クラス、例外処理、クラステンプレートなどを学習し、オブジェクト指向プログラミングの核心へと話が進んでいきます。その過程で、C++という言語の本質と、オブジェクト指向プログラミングに対する理解を深めていきます。最後の三つの章では、ベクトル、文字列、入出力ストリームといった、重要かつ基本的なライブラリについて学習します。 本書を通して、読者は、C++という言語の本質と、オブジェクト指向プログラミングに対する理解を深めることができるでしょう。 なお、本書は、『新・明解C++入門』（2017年12月刊行）の姉妹編であり、『新・明解C++入門』でC++の基礎を学んだ読者にとって最適なテキストです。

※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。 AIのブラックボックスを開けよう！ ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を 「最短コース」で学べます！ 「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。 本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を 高校1年生レベルから、やさしく解説します。 （微分、ベクトル、行列、確率など） 最短コースで理解できるように、 解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、 その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。 また、数学を使ってイチから記述したコードを Jupyter Notebook形式で提供しますので 実際に動かしながら学ぶことができます。 「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。

※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。 電気技術者や学生に向けた、ベクトル図の実践的かつ効果的な活用テクニックをまとめた解説書です。 ベクトル図は、方程式も細かな計算も必要ありません。図形を描き、変形し、イメージするだけで結論に達することができます。 電験やエネ管の受験者にも役立つよう、電力系統にまつわる現象をわかりやすく解説しています。

さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、｢構造化サポートベクトルマシン｣｢弱ラベル学習｣などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 現場で直面する50の疑問の回答で、電気の基礎が確認できる！ 　電気エンジニアのみならず、電気に関する知識を必要としている機械、化学、建築系のエンジニアの方々に電気の全般にわたる実務的な知識を得るための書籍として、2007年に発行した「現場エンジニアが読む　電気の本」の改訂企画。 　前版同様、現場で直面する50の疑問（Question）を設定、これに回答（Answer）していく構成で、内容的にも電気の基本的なテーマを取り上げています。なお、7章については、世界的な脱炭素社会実現を目指す動きを念頭においた内容構成としています。 第1章　やさしい電気の基本 　Q01　直流と交流の違いは？ 　Q01　電圧の種別は？ 　Q03　抵抗、インピーダンスとは？ 　Q04　位相の遅れ、進みとは？ 　Q05　電力はどのように表すのか？ 　Q06　単相3線式とはどのような給電方式か？ 　Q07　三相3線式とはどのような給電方式か？ 　Q08　変圧器の原理は？ 　Q09　高調波はなぜ問題になるのか？ 　Q10　接地（アース）はなぜ必要か？ 第2章　現場で必要な電気の測定　 　Q11　測定の正しさとは？ 　Q12　アナログ測定器とデジタル測定器の違いは？ 　Q13　電圧の測定方法は？ 　Q14　電流の測定方法は？ 　Q15　ホイートストン・ブリッジってなに？ 　Q16　電力の測定方法は？ 　Q17　絶縁抵抗とは？ 　Q18　接地抵抗とは？ 　Q19　漏電の検出は？ 　Q20　波形の観測は？ 第3章　機械を制御する半導体　 　Q21　半導体が機械を動かす？ 　Q22　半導体部品の中身は？ 　Q23　ダイオードってなに？ 　Q24　半導体スイッチってなに？ 　Q25　オペアンプってなに？ 　Q26　半導体の弱点は？ 第4章　縁の下で活躍する制御部品と制御機器 　Q27　スイッチ、リレーの接点機能は？ 　Q28　リレーの選択方法は？ 　Q29　センサの原理と種類は？ 　Q30　光電センサ、近接センサを教えて？ 　Q31　調節器とは？ 　Q32　温度調節の実際は？ 　Q33　直流パワーサプライってなに？ 　Q34　停電の時に必要な電気はどうする？ 第5章　自動化の頭脳　シーケンス制御 　Q35　シーケンス制御とは？ 　Q36　リレーシーケンスの基本回路は？ 　Q37　リレーシーケンス回路設計-1　モータの起動、停止階路の設計 　Q38　リレーシーケンス回路設計-2　早押しクイズのランプ転炉迂回路の設計 　Q39　リレーシーケンス回路設計-3　交通信号回路の設計 　Q40　PLCとは？ 第6章　意外と知らないモータとインバータ 　Q41　交流モータはなぜまわる？ 　Q42　トルクとは？ 　Q43　インバートとは？ 　Q44　インバータのV/f制御、ベクトル制御とは？ 　Q45　サーボモータとは？ 第7章　脱炭素化社会実現に貢献する電気の省エネ 　Q46　脱炭素社会と電気の省エネの関係は？ 　Q47　電気の省エネの効果はどう表す？ 　Q48　電気の省エネの進め方は？ 　Q49　投資効果の評価の実例は？ 　Q50　ZEBって何のこと？

※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。 テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！ 本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。 本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。 サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。 はじめに [基礎編] 第1章　テキストアナリティクス入門 　1.1　テキストアナリティクスとは 　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス 　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方 　1.4　テキストアナリティクスの歴史 第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み 　2.1　テキストデータの構築 　2.2　テキストデータの分析 [準備編] 第3章　分析データの準備 　3.1　データセットの構築 　3.2　テキストファイルの作成 　3.3　CSVファイルの作成 　3.4　テキスト整形 第4章　Rの基本 　4.1　Rの導入 　4.2　コードの入力 　4.3　変数と代入 　4.4　ベクトル 　4.5　行列とデータフレーム 　4.6　ファイルの操作 　4.7　パッケージのインストール 　4.8　ヘルプの参照 第5章　データ分析の基本 　5.1　データハンドリング 　5.2　文字列処理 　5.3　可視化 　5.4　統計処理 第6章　テキスト分析の基本 　6.1　RMeCabの導入 　6.2　形態素解析 　6.3　単語の分析 　6.4　n-gramの分析 　6.5　共起語の分析 　6.6　複数テキストの分析 　6.7　頻度表の加工 　6.8　用例検索 [実践編] 第7章　授業評価アンケートの分析 　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善 　7.2 分析データ 　7.3 単純な頻度集計 　7.4 品詞別の頻度集計 　7.5 用例検索 第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析 　8.2 分析データ 　8.3 レビューの評価と集計 　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較 　8.5 共起語の集計 　8.6 共起ネットワークによる可視化 第9章　スクレイピングによる特徴語抽出 　9.1 スクレイピングによるデータ収集 　9.2 分析データ 　9.3 特徴語抽出 　9.4 用例検索 第10章　警察白書のトピック分析 　10.1 白書から見る現代社会の諸相 　10.2 分析データ 　10.3 トピックモデル 　10.4 階層型クラスター分析 第11章　文学作品の著者推定 　11.1 文体識別指標を用いた著者推定 　11.2 分析データ 　11.3 箱ひげ図 　11.4 対応分析 　11.5 ランダムフォレスト おわりに 参考文献 索引

※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。 日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！ 単語／文書の分類、機械翻訳などを実装。 自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。 PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、 より簡単にBERTを利用できるようになっています。 本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術である word2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。 まず第1章でPyTorchの基本を説明します。そのあと各技術の考え方を説明し、 PyTorchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。 それらのプログラミングでは、以下のことなどを目的にしています。 ・単語や文書の類似度を測る ・文章内の単語の品詞を分類する ・日英の機械翻訳を実行する ・文書を分類する ・質問／回答タスクを実行する 【本書の構成】 第1章　PyTorchの基礎 第2章　word2vecによる分散表現 ～単語をベクトルで表現～ 第3章　LSTMによる時系列データ解析 ～文を単語の系列として解析～ 第4章　seq2seqモデルによる機械翻訳 ～ある系列を別の系列に変換～ 第5章　事前学習済みモデルBERTの活用 ～タスクに応じてモデルを調整～ 付録A　プログラミング環境の構築（Windows） 付録B　本書で解説した主要プログラム集 ※本書の内容はPython／PyTorch／機械学習の基本事項を 理解されていることを前提としています。

※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。 機構学の基礎を丁寧にまとめた教科書の決定版！ 　機構学の基礎をわかりやすくまとめた新しい教科書シリーズの一冊。 　機構の一連の動きをイメージできるようイラストや図を効果的に用いて、ていねいに解説をしている。また、ある機構が実際に何に使われているのかを説明することで、知識と実例を結びつけて学習することができる。 目次 はしがき 第1章　機構の基礎 1-1　機構とは 1-2　対　偶 1-3　機構の自由度 チャレンジ問題 第2章　剛体の運動解析 2-1　ベクトル 2-2　剛体の速度解析 2-3　剛体の加速度解析 2-4　数式による速度・加速度解析 チャレンジ問題 第3章　リンク機構 3-1　4節リンク機構 3-2　4節回転リンク機構 3-3　スライダ・クランク機構 3-4　両スライダ機構とスライダ・てこ機構 3-6　球面リンク機構 チャレンジ問題 第4章　機構の静力学解析 4-1　静力学の基礎 4-2　平面機構の自由体図 4-3　仮想仕事の原理 4-5　シリアルメカニズムの運動と静力学解析 チャレンジ問題 第5章　摩擦伝動機構 5-1　滑り接触と転がり接触 5-2　摩擦伝動機構 5-3　摩擦車 5-4　無段変速機 チャレンジ問題 第6章　歯車機構 6-1　歯車の種類と各部の名称 6-2　歯車の歯形曲線 6-3　歯車の歯切り 6-4　中心軸固定の歯車列 6-5　遊星歯車装置の角速度比 チャレンジ問題 第7章　カム 7-1　カムの特徴と種類 7-2　カムの運動解析 7-3　カム曲線の設計 チャレンジ問題 第8章　巻き掛け伝動機構 8-1　巻き掛け伝動の種類 8-2　平ベルト伝動 8-3　Ｖベルト伝動 8-4　タイミングベルト伝動 8-5　チェーン伝動 チャレンジ問題 索引

※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。 理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した微分積分、線形代数、ベクトル解析の演習書 本書は理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した微分積分、線形代数、ベクトル解析の演習書です。 高校数学で学んだ内容を起点に、丁寧にわかりやすく解説したうえ、読者が自ら手を動かして確かなスキルが身に付けられるよう、数多くの例題、問題を掲載しています。 第1章　三角関数および指数関数，対数関数 第2章　微分積分 第3章　線形代数 第4章　ベクトル解析 第5章　電気数学 章末問題の解答例

※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。 Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊． コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう． 本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます． すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません． 線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう． 大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です． コードは全てウェブで公開されます． 第I部　入門 第1章　実行環境 第2章　数と変数 第3章　データ構造 第4章　可視化と方程式 第5章　論理式 第II部　統計 第6章　1次元のデータ 第7章　2次元のデータ 第8章　確率変数と確率分布 第9章　多次元の確率分布 第10章 推測統計 第11章　線形回帰分析 第III部　微分積分 第12章 関数の極限と連続性 第13章 微分 第14章 積分 第15章 多変数関数の微分積分 第IV部　線形代数 第16章 ベクトル 第17章 行列 第18章 ベクトル空間 第19章 固有値と固有ベクトル 第20章 特異値分解と擬似逆行列

【Googleの生成AIを実践活用してみませんか？】 生成AIの普及が急速に浸透してきています。本書は信頼性の高いクラウド環境であるGoogle Cloudで同社の生成AIを活用するための方法を解説します。自社で生成AIを利用したWebサイト構築をしたい方への良きガイドとなるように構成しています。最初に最新のWebサイト構築に必要なJSライブラリの使用法を俯瞰していきます、そして生成AI、本書ではGoogleのPaLM APIを使います。サンプルアプリとして、書英文添削アプリ→チャットボット風アプリ→ドキュメントの要約アプリ→ドキュメントQA サービスアプリを段階的に開発していくプロセスを読者と同じ目線で開発していきます。ステップごとに工程を追いながら、その技術を学ぶことができるようになります。Web+AIで新しい機能とサービスを開発していきましょう。 ■こんな方におすすめ 既存の生成AIサービスを使うだけではなく、「生成AIを活用した新しいアプリを作って人々に提供してみたい」「業務システムに生成AIを組み込む方法を知りたい」という方に最適な内容です。Google Cloudのサービスやアプリ開発に使用するライブラリの使い方も基礎から説明していますので、これまでにアプリ開発の経験がない方でも、気軽に読み進めていただけます。 ■目次 ●第1章 前提知識 　　1.1 Google Cloud入門 　　1.2 React入門 ●第2章 Next.jsとFirebaseによるフロントエンド開発 　　2.1 Google Cloudプロジェクトのセットアップ 　　2.2 Next.jsによる静的Webページ作成 　　2.3 Firebaseのセットアップ 　　2.4 Googleログイン機能の実装 　　2.5 Cloud Runへのアプリケーションデプロイ 　　2.6 サーバーコンポーネントの利用 ●第3章 PaLM APIを用いたバックエンドサービス開発 　　3.1 PaLM APIの使い方 　　3.2 英文添削アプリの作成 　　3.3 ファッションを褒めるチャットボット風アプリの作成 ●第4章 LangChainによるPDF文書処理 　　4.1 LangChainによるPDF文書の要約 　　4.2 スマートドライブアプリの作成 ●第5章 ドキュメントQAサービス 　　5.1 埋め込みベクトルによるテキスト検索 　　5.2 ドキュメントQAサービスの作成 　　5.3 Vertex AI Searchによる検索サービス ■著者プロフィール 中井悦司：1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT 企業のAIソリューションズ・アーキテクトとして活動。著書として、『［改訂新版］プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』『ITエンジニアのための強化学習理論入門』（いずれも技術評論社）、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』（いずれもマイナビ出版）などがある。

※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。 「電気回路」全般をわかりやすく解説した教科書． 大学や高専で学ぶ「電気回路」全般をわかりやすく解説した教科書． 初めて当分野を学ぶ人のために完全に理解できるよう， 多数の例題や演習を併用し，また体系立てて構成． ※本書籍は、日本理工出版会から発行されていた『電気回路テキスト』（1994年9月）をオーム社から発行するものです。 第1章　直流電圧-電流 　1-1　電流の種類 　1-2　オームの法則 　1-3　抵抗の直並列接続 　1-4　キルヒホッフの法則 　1-5　電力 　1-6　定電圧源,定電流源表示 　1-7　供給電力最大の法則 　1章　演習問題 第2章　交流電圧-電流の大きさ 　2-1　正弦波起電力の発生 　2-2　瞬時値 　2-3　平均値と実効値 　2章　演習問題 第3章　回路素子 　3-1　抵抗R 　3-2　インダクタンスL 　3-3　静電容量C 　3章　演習問題 第4章　基本回路 　4-1　RL 直列回路 　4-2　RC 直列回路 　4-3　RL 並列回路 　4-4　RC 並列回路 　4-5　RLC 直列回路 　4-6　電力 　4章　演習問題 第5章　ベクトル記号法 　5-1　複素数計算 　5-2　交流回路への複素数の導入 　5-3　イミタンスへの導入 　5-4　時間因子εjωt 　5-5　基準ベクトル 　5-6　基本回路への適用 　5-7　電力のベクトル表示 　5-8　ベクトル軌跡 　5章　演習問題 第6章　回路の基礎 　6-1　直列回路 　6-2　並列回路 　6-3　直並列回路 　6-4　直並列回路の変換 　6-5　△-Y,Y-△変換 　6-6　キルヒホッフの法則 　6-7　重ね合わせの理 　6-8　鳳-テブナンの定理とノートンの定理 　6-9　交流ブリッジ回路 　6-10　共振現象 　6-11　条件付き回路の計算 　6章　演習問題 第7章　相互誘導回路 　7-1　相互誘導係数 　7-2　相互インダクタンスM を含む回路 　7-3　M で結合された回路の導電的等価回路 　7章　演習問題 第8章　2端子対回路 　8-1　2端子対回路の関係式 　8-2　2端子対回路の接続 　8章　演習問題 第9章　影像パラメータとLC フィルタ 　9-1　影像パラメータ 　9-2　LC フィルタ 　9章　演習問題 第10章　三相交流回路 　10-1　多相方式 　10-2　対称三相交流 　10-3　三相起電力の結合方式 　10-4　三相負荷の結合方式 　10-5　対称三相の交流電力 　10-6　対称三相回路 　10-7　非対称三相回路 　10-8　三相回路の電力測定 　10章　演習問題 第11章　対称座標法 　11-1　非対称三相電圧および電流の対称分 　11-2　非対称三相電圧のY-△変換 　11-3　非対称三相電流の△-Y変換 　11-4　三相交流発電機の基本式 　11章　演習問題 第12章　ひずみ波交流 　12-1　フーリエ級数とフーリエ係数 　12-2　フーリエ級数の回路への応用 　12-3　ひずみ波の実効値と電力 　12-4　ひずみ波の皮相電力と力率 　12章　演習問題 参考文献 演習問題　略解 索引

※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。 量子コンピューティングがやさしくわかる 「量子コンピューティング」は量子コンピュータを用いた計算手法です。量子コンピュータには、大別してゲート型量子コンピュータとアニーリング型量子コンピュータがあり、ほかにアニーリング型量子コンピュータに着想を得た疑似量子コンピュータがあります。 本書で特に力を入れて説明しているのは、イジングマシンを使った具体的な問題の解き方です。イジングマシンは、組合せ最適化問題を解く専用のコンピュータで、アニーリング型量子コンピュータと疑似量子コンピュータのことを指します。組合せ最適化問題は応用範囲が広いので、具体的な問題の解き方を知ることで、量子コンピューティングの役立つシーンがイメージしやすくなるはずです。そうしたイメージができて興味がわいてきたら、もう少し専門的な資料を読んだり、量子コンピュータを使ってみたりして、さらに上の段階に進めると思います。 量子コンピューティングのしくみと、量子コンピュータを使ってどんなように問題を解くのかを知りたい方に基礎からていねいに解説します。 1章　量子コンピューティングの概要 1.1　量子コンピューティングとは 1.2　量子コンピューティングの応用例 1.3　量子を使わない量子コンピューティング 2章　イジングマシンのしくみ 2.1　イジングマシンとイジング模型 2.2　イジングマシンの計算のしくみ 2.3　問題を解くために必要なこと 2.4　問題を解く前の注意点 3章 イジングマシンで問題を解く 3.1　最大カット問題 3.2　画像のノイズ除去 3.3　グラフ彩色問題 3.4　クラスタリング 3.5　巡回セールスマン問題 3.6　ナップサック問題 4章　イジングマシンを使った機械学習 4.1　二値分類 4.2　行列分解 4.3　ブラックボックス最適化 5章　ゲート型量子コンピュータ 5.1　ゲート型量子コンピュータの計算のしくみ 5.2　量子アルゴリズム 5.3　量子ビットと操作の方式 6章　量子コンピューティングの今後 6.1　イジングマシンの進化 6.2　ゲート型量子コンピュータの発展 6.3　量子コンピューティングへの期待 付録 A．行列とベクトル A.1　行列とベクトルの演算 A.2　行列の固有値と固有ベクトル B．ブラックボックス最適化の補足 B.1　損失関数の平方完成 B.2　多変数ガウス分布 C．量子アルゴリズムの補足 C.1　ブラケット記法 C.2　ドイチュ・ジョサのアルゴリズム C.3　グローバーの量子探索アルゴリズム 参考文献 索引

◆◆数式とコードの距離が近いJuliaで一生モノの考え方を身につけよう！◆◆ 線形代数、微積分、最適化、確率・統計の基本的な計算から、 ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までをていねいに解説！ [サポートページ] https://github.com/sammy-suyama/JuliaBayesBook [主な内容] 第1章　Juliaの基礎 1.1　Juliaとは 1.2　基本文法 1.3　パッケージの利用 1.4　グラフの描画 第2章　数値計算の基礎 2.1　ベクトル・行列計算 2.2　統計量の計算 2.3　統計量と確率分布のパラメータ 2.4　微分計算 2.5　関数の最適化 2.6　最適化によるカーブフィッティング 2.7　積分計算 第3章　確率計算の基礎 3.1　表を使った確率計算 3.2　式を使った確率計算 3.3　連続値における周辺分布と条件付き分布 3.4　確率的試行のシミュレーション 第4章　確率分布の基礎 4.1　確率分布とは 4.2　Juliaでの確率分布の扱い（Distributions.jl） 4.3　離散型確率分布 4.4　連続型確率分布 4.5　統計モデルの設計 第5章　統計モデリングと推論 5.1　ベルヌーイモデル 5.2　線形回帰 5.3　ロジスティック回帰モデル 第6章　勾配を利用した近似推論手法 6.1　なぜ勾配を利用するのか 6.2　ラプラス近似 6.3　ハミルトニアンモンテカルロ法 第7章　発展的な統計モデル 7.1　ポアソン回帰 7.2　階層ベイズモデル 7.3　状態空間モデル

Panda3D は、ゲームエンジンと呼ばれるソフトウェアで、3D 描画およびゲーム開発のためのライブラリーです。これにより簡便に3Dモデルが操作でき、陰影処理、炎・煙・水などの視覚効果、物理シミュレーションなどが利用できます。Panda3Dによるゲーム開発では、そのスクリプトを通常プログラミング言語Pythonで記述します。 　本書は、Panda3Dの命令の詳細解説と、Python で記述された機能別サンプルスクリプトからなる解説書で、Pythonの基本的な文法（データ型、ifなどの基本制御構造、クラスの基本的使い方など）を理解している方を対象にしています。 　本書の主な特色を次に示します。 （１）自作アプリに活用しやすい機能別構成：　自作アプリに加えたい機能を見つけやすいように、解説内容を機能別に分類し、そのタイトルを原則「○○する」「○○を使う」と表記してあります。 （２）汎用的な書式と使用例の提示：　Panda3Dの機能をPythonスクリプトで操作できるように、その命令文に関する汎用的な書式を示し、具体的なスクリプトを例示し解説してあります。 （３）自作アプリに転用しやすいサンプルスクリプト：　サンプルスクリプトを一部修正して自作アプリに転用することを想定し、大規模なPanda3D アプリの事例ではなく、機能ごとにサンプルスクリプトを作成する演習を設けています。このスクリプトはしっかり各機能を実現した上で、要点を押さえた短いコードで記述されています。また、実行した際に各機能の挙動を観察しやすいように出力を工夫してあります。 （４）ベクトルの知識とその適用例に関する解説：　オブジェクトを自在に操作するスクリプトを記述するには、ベクトルとクォータニオンの理解が不可欠です。本書では、ベクトルの基礎、オイラー角とクォータニオンの基礎、ベクトル演算について、その具体的な適用例と共に解説してあります。 （注）本書で解説するPanda3DのメソッドやPythonで記述されたサンプルスクリプトは、次のソフトウェア環境下で動作確認されています。　※ただし、ゲームパッドに関する動作確認はWindowsOS のみ。 　Windows 10 Home 21H1／macOS Big Sur 11.6 (M1)／Python 3.9.7／Visual Studio Code 1.60.1

※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。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 C++入門書の最高峰『新版明解C++入門編』の続編ついに刊行。 前著『入門編』では、基礎的なことから始まって、クラスまで学習が進みました。 本『中級編』では、オブジェクト指向プログラミングの核心へと話が進みます。 まずはクラスについて復習し、それから、派生・継承、仮想関数、抽象クラス、例外処理、 クラステンプレートなどを学習することによって、C++という言語の本質や、 オブジェクト指向プログラミングに対する理解を深めていきます。 さらに、最後の三つの章では、ベクトル、文字列、入出力ストリームといった、 重要かつ基本的なライブラリについて学習します。 難解な概念や文法を視覚的に理解して学習できるように工夫して作成された、 152点もの図表を掲載するとともに、例題として示すプログラムリストは208編にも及びます。 本書を読み解くことで、正確で実践的なC++のプログラミング能力を高めることができます。 C++を本当にマスターしたいユーザにとっての最高の解説書です。

※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。 現在のDTP作業で必須といえるInDesignの操作をマスターできる『世界一わかりやすい InDesign 操作とデザインの教科書』。本書は最新版である2021だけでなく，2020，2019に対応した改訂版です。学校での授業のように15のLesson（章）で独学してくことができ，本書を読み実践していくだけで，しっかりと仕事の基礎となる技術が身に付きます。学習に必要なレッスンファイルはダウンロードサービスで入手できますので，紙面の解説を手元で確認することができます。デザイナーやDTPオペレーターになりたい人にピッタリの1冊です。 なお，本書の解説は2021の画面で行っています。

※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。 アプリケーションをこれ1冊でマスターできる「世界一わかりやすい教科書」シリーズのInDesign本です。学校での授業のように15のLesson（章）で独学してくことができ，本書を読み実践していくだけで，InDesignの操作を一通りマスターすることができます。対応はCCおよびCS6。Lessonで使用したデータはダウンロードサービスにより入手できるので，紙面の手順をそのまま踏襲することができます。デザイナーやDTPオペレーターになりたい人にピッタリの1冊です。

重力場や電磁場などの「場」の微分積分を数学的に取り扱うベクトル解析．はじめにベクトルの演算と微分積分，曲線と曲面の基礎を解説したあと，スカラー場・ベクトル場を導入し，微分演算（勾配grad．発散div．回転rot）とストークスの定理などの重要な積分定理へとすすむ．定評あるロングセラーの新装版．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※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。 マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。 　中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。 　本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。 プロローグ 週末の深夜バイトと、月曜１限の講義 第1章　数理最適化とは 1-1　「 最大」と「最小」が、最適になる ・現実の課題を、簡単に表してみよう ・定式化は3点セット ・ふわっとした気持ちも数値化できる ・最適化問題には、色々な種類がある ・グラフに慣れていこう ・ グラフは強い味方になってくれる！ 1-2　最適化に必要な数学はこれだけ抑えればよい ・ベクトル、行列ってどう役立つの？ ・スカラー、ベクトル、行列 ・ベクトルの特徴を図で理解しよう ・表記の仕方 ・連立一次方程式は、行列とベクトルの積で表せる ・微分、傾きってどう役立つの？ ・勾配ベクトルってどう役立つの？ ・微分を使っていこう ・勾配（勾配ベクトル）の式 ・傾きと勾配 ・２回微分してみよう、ヘッセ行列 フォローアップ 第2章 線形計画問題 2-1　線形計画問題の例 ・最大の利益になるように生産したい！ ・調味料の問題も定式化 ・実行可能領域と目的関数 ・複雑で大規模な問題を扱うために 2-2　単体法と内点法 ・２つの解き方のイメージ ・単体法は、どんなアルゴリズム（計算）なのか 2-3　双対理論 ・双対のイメージをつかもう ・双対問題のおかげで、ラクに解ける ・調味料の問題の、双対問題とは フォローアップ 第3章　非線形計画問題 3-1　非線形計画の例 ・３次元空間の線形・非線形 ・ビールの注文数を予測しよう ・誤差を最小化する ・複雑な形の関数でも、予測式が作れる ・非線形計画問題は、制約条件があったりなかったり 3-2　単体法と内点法 ・大域的最適解と局所的最適解 ・まずは停留点を見つけよう ・停留点の見つけ方 ・凸集合と凸関数 3-3　反復法 ・解の更新 ・直接法と反復法 ・反復法の更新式 ・最大化の場合は、山登り ・大域的収束性と局所的収束性 ・探索方向の選び方　 フォローアップ　 第4章　整数計画問題と組合せ最適化問題 4-1　整数計画・組合せ最適化問題の例 ・整数という制約　 ・組み合わせ的な構造とは？　 ・効率よく巡回するためには ・ナップサック問題　 ・0-1の制約のある色々な問題　 4-2　近似解法と厳密解法 ・２つの解き方がある　 ・近似解法、厳密解法とは？　 ・貪欲法（欲張り法） ・分枝限定法 フォローアップ エピローグ 付 録 さらに勉強するために 索 引

※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。 【サブスク不要のハイクラス画像編集ソフトを使いこなそう！】 サブスクリプション不要の「買い切り型」で、プロも納得の機能を持つ画像編集アプリ、Affinity Photo。本書は、Affinity Photoの基本から応用までを網羅的に解説した入門書です。 まずは、画像編集の基本となる「色調補正」を各項目ごとにしっかり解説。また、画像編集では欠かすことのできない「選択範囲」や「レイヤー」、お絵描きなどにも使える「ブラシ」、そして「テキスト」「シェイプ」「フィルター」といった主要機能を章ごとに解説していきます。豊富な図で解説するので、画像編集をはじめて行う人でも安心。この一冊で、Affinity Photoを使いこなすことができます！ ■目次 ●第1章 Affinity Photoの基本 ──Affinity Photoと5つのペルソナ ──ツールの基本操作 ──パネルの基本操作 ──ファイルを開く ──ファイルの保存と書き出し ──特定部分をスライスして書き出す ──画像の表示領域を操作する ──操作の取り消しと［履歴］パネル ……ほか ●第2章 色調補正と画像修整 ──Photoペルソナの基本 ──画像調整の基本操作 ──ヒストグラムの見方 ──4つの自動補正機能 ──［レベル］を調整する ──［ホワイトバランス］を調整する ──［HSL］を調整する ──［リカラー］を調整する ……ほか ●第3章 選択範囲の作成 ──選択範囲の基本 ──図形で選択する ──フリーハンドで選択する ──ブラシで選択する ──近似範囲を自動で選択する ──色域から選択する ──明暗やカラー範囲から選択する ──クイックマスクモードで選択する ──細かい毛を選択する ……ほか ●第4章 レイヤーの活用 ──レイヤーのしくみと種類 ──レイヤーの基本操作 ──マスクレイヤーを活用する ──マスクにオブジェクトを使用する ──クリッピングを活用する ──レイヤーグループでまとめる ──不透明度を活用する ──描画モードを活用する ……ほか ●第5章 色とブラシ ──カラー選択の基本 ──色の表示形式を切り替える ──カラーピッカーで色を取得する ──スウォッチに色を登録する ──特定の範囲を塗りつぶす ──グラデーションを使い分ける ──ペイントブラシの基本 ──ブラシをカスタマイズする ……ほか ●第6章 テキストとカーブ、シェイプ ──アーティスティックテキストを作成する ──フレームテキストを作成する ──テキストの見栄えを調整する ──テキストの段落を調整する ──テキストのスタイルを保存する ──ベクトルコンテンツの基礎知識 ──カーブを描画／編集する ──ベクトルシェイプを描画する ──ベクトルシェイプをカーブに変換する ●第7章 フィルターの活用 ──フィルターとライブフィルター ──ガウスぼかしをかける ──アンシャープマスクをかける ──レンズのゆがみを補正する ──ノイズを付加する ──エッジを強調する ──フリンジを除去する ──かすみを除去する ──照明の効果を加える ●第8章 RAW現像／ゆがみ／トーンマッピング ──現像ペルソナの基本 ──［基本］パネルの調整項目 ──［レンズ］パネルの調整項目 ──［ディテール］パネルの調整項目 ──［色調］パネルの調整項目 ──調整効果を部分的に適用する ──赤目現象を修復する ──傷やゴミを除去する ……ほか ●第9章 便利な機能と設定 ──HDR画像を作成する ──深度合成（フォーカス結合）を行う ──画像スタックで合成する ──パノラマ画像を作成する ──360度画像を編集する ──マクロで繰り返し作業を自動化する ──バッチ処理を行う ──無料のストック画像を使う ……ほか ■著者プロフィール 山本浩司：神戸松蔭女子学院大学 准教授。未来画素代表。大阪市立デザイン教育研究所非常勤講師。関西を中心にWeb・CG制作から各種印刷物の制作、映像編集など幅広く活動する傍ら、ソフトの操作解説書籍を多数執筆する。

線形代数の基礎を Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 線形代数（ベクトル・行列の基本から特異値分解）について、Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。線形代数の基礎理論をPythonによる具体例を交えて解説しているので、実際の挙動を見ながら基礎理論の知識を習得できます。 【本書の特徴】 ・実際にプログラムで数値を入れて線形代数の計算結果を確認できる ・プログラムで結果を見ながら学習できるので幾何学的にイメージできる 【対象読者】 ・Python を使いながら線形代数を学びたい学生、文系エンジニア ・線形代数の基礎を学びなおしたいエンジニア 【本書で扱う線形代数の主なトピック】 ・ベクトルの基礎 ・行列の基礎 ・線形方程式系の解を求める計算方法 ・行列式の基礎 ・部分空間の基礎 ・直交の定義・直交基底の作成方法 ・最小二乗法による線形回帰 ・固有値・固有ベクトルの定義と具体的な計算方法 ・行列を対角化する方法 ・特異値分解の定理 【目次】 第0章 開発環境の準備 第1章 ベクトル入門 第2章 行列 第3章 線形方程式系 第4章 行列式 第5章 部分空間 第6章 直交性 第7章 固有値と固有ベクトル 第8章 特異値分解 【著者プロフィール】 かくあき 学生時代から数値解析を中心にPython,Matlab,Fortran,C,LISPなどのプログラミング言語を利用している。Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開。Kindle Direct Publishingで電子書籍を出版するなど、情報発信を行う。著書に『現場で使える！Python科学技術計算入門』『Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書』（いづれも翔泳社）がある。 ※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。

※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。 ていねいな解説と授業に沿った１５章立てでよくわかる。カラーなので重要なところも逃さない。例題、演習問題も充実。 第１部　質点の力学 第1章　座標系とベクトル 第2章　速度と加速度 第3章　運動の法則 第4章　重力のもとでの運動 第5章　円運動 第6章　振動現象 第7章　仕事とエネルギー 第8章　相対座標系 第１部演習問題 第２部　質点系および剛体の力学 第9章　質点系の運動 第10章　運動量保存の法則 第11章　力のモーメントと角運動量 第12章　剛体のつりあい 第13章　回転運動の法則 第14章　慣性モーメントの計算 第15章　剛体の平面運動 第２部演習問題 演習問題の解答 付録Ａ　接頭語とギリシャ文字 付録Ｂ　基本的な関数 付録C　基本的な微積分 付録D　微分方程式 付録E　級数展開 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

◆ロングセラー教科書の改訂版。最強テキストが大幅にパワーアップ！◆ ・オールカラー化で、さらに見やすく ・演習問題を30問増やして、さらに学びやすく ・最終章に「発展的な内容」として、ロバスト制御とLMIの解説を追加 ・応答の図を再現できるコード（PythonとMATLAB）をGitHubにて公開 【主な内容】 講義01　現代制御とは　～状態空間表現の基礎～ 講義02　状態空間表現 講義03　行列とベクトルの基本事項 講義04　状態空間表現と伝達関数表現の関係 講義05　状態変数線図と状態変数変換 講義06　状態方程式の自由応答 講義07　システムの応答　～状態方程式の解～ 講義08　システムの応答と安定性 講義09　状態フィードバックと極配置 講義10　システムの可制御性と可観測性 講義11　オブザーバの設計 講義12　状態フィードバック制御とオブザーバの併合システムの設計 講義13　サーボ系の設計 講義14　最適制御 特別講義15　現代制御の発展的な内容

※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。 現代の理工系に必携。学生から職業的プログラマーまで、必須の教養「線形代数」を身につけよう！ 数学的基礎がしっかり理解でき、課題をPythonで解く力が得られる。サンプルコードによる演習も豊富な、一挙両得の入門書！ 【目次】 第1章 行列と連立方程式1 第2章 行列と連立方程式2 第3章 逆行列 第4章 行列式・ブロック行列 第5章 行列式の余因子展開・クラメルの公式 第6章 対称群による行列式表示・終結式 第7章 幾何学的意味 第8章 ベクトルの一次独立性・直交基底 第9章 行列と線形写像 第10章 固有値と固有ベクトル 第11章 行列の標準化 第12章 特異値分解・低ランク近似

※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。 自然界を記述する感動！ すべての根源は力学にある。 物理学の門前に立つ学生たちの、初年度の学習に最適の教科書。運動学から解析力学に至る体系を平易に解説し、発展事項も豊富に盛り込んだ。まず、力学より始めよ！ ◇おもな目次◇ 第1章 力学とは何か 第2章 運動 第3章 ベクトル 第4章 空間上の微積分 第5章 力学の基礎 第6章 振動 第7章 重力 第8章 質点系と剛体 第9章 回転座標系 第10章 力のつり合い 第11章 一様重力での運動 第12章 衝突 第13章 波の運動 第14章 水の力学 第15章 雑多な問題たち ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

「技術者のための」と冠した数学書の第2弾――線形代数学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『線形代数学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、線形代数学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』、続刊予定『技術者のための確率統計学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 線形代数学がテーマの本書では、実数ベクトルに限定して、「一次変換」「行列式」「固有値問題（行列の対角化）」といった定番の内容、そして、ベクトル空間の公理にもとづいた、より一般的なベクトル空間の性質を取り扱います。 線形代数学というと、行列式の性質や対称行列の対角化など、「結果は知っているけれど、なぜそれが成り立つかはわからない」という内容も多いかもしれません。 本書では、定義にもとづいた厳密な論理展開とともに、できるだけ丁寧に計算を進めることで、それぞれの内容について、「確かにその通り」と納得できる説明を心がけました。 お好みのノートと筆記用具を用意して、本書の説明と、数式にもとづいた論理展開をみなさんの「手と頭」で、ぜひ再現してみてください。 そして、直感的な理解にとどまらない、「厳密な数学」の世界をあらためて振り返り、じっくりと味わってください。 ※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。

本書では前提としている言語はHTML/JavaScriptだけです。DirectXやOpenGL、WebGLといった高度なAPIは使いません。ゲーム用ライブラリも一切使用しません。自分で数式を実装し、その結果をCanvas上に描画しながら2Dや3Dのゲームを実装してゆきます。すべて自分の手でプログラミングすることで、数学や物理の基礎に親しむとともに、プログラミングの楽しさを実感してもらうのが本書の狙いです。 本書は3部で構成されています。 【基礎編】では、ゲームプログラミングで使用する速度・加速度、三角関数、ベクトル、行列という数学物理の基本をJavaScriptのプログラミングを通して解説します。物理や数学の法則をどのようにコードに落とし込むか、多くの例を使って説明します。 【２D編】では、【基礎編】での学習を元に、画像処理、物理エンジンのサンプルプログラムを作成します。 【３D編】では、簡単な３Dビューワの実装を通して３D描画の基礎を学んでゆきます。そのあとで、３Dを利用したゲーム（ブロック崩し、迷路、Tiltなど）を何種類か作成します。

本書では前提としているモジュールはPyGameだけです。DirectXやOpenGL、WebGLといった高度なAPIは使いません。自分で数式を実装し、その結果をSurface上に描画しながら2Dや3Dのゲームを実装してゆきます。すべて自分の手でプログラミングすることで、数学や物理の基礎に親しむとともに、プログラミングの楽しさを実感してもらうのが本書の狙いです。 本書は3部で構成されています。 【基礎編】では、ゲームプログラミングで使用する速度・加速度、三角関数、ベクトル、行列という数学物理の基本をPythonのプログラミングを通して解説します。物理や数学の法則をどのようにコードに落とし込むか、多くの例を使って説明します。 【２D編】では、【基礎編】での学習を元に、画像処理、物理エンジンのサンプルプログラムを作成します。 【３D編】では、簡単な３Dビューワの実装を通して３D描画の基礎を学んでゆきます。そのあとで、３Dを利用したゲーム（ブロック崩し、迷路、Tiltなど）を何種類か作成します。 本書は「ある程度Pythonを知っていて、PyGameというモジュールを触ったことがある」という方を読者として想定しています。もしPythonやPyGameになじみがない方は、「ゲームを作りながら楽しく学べるPythonプログラミング」をご覧いただければと思います。

※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。 R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！ 本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。 「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」 そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。 本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。 （興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています） 続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。 3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。 4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。 5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。 7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。 8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。 9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。 ★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！ フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。 ★本書のスクリプトデータ付き 書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。 ★特典PDF付き 本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。 ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。 Chapter 1 Rの環境を整えよう Chapter 2 値・変数・制御構文 Chapter 3 複雑なデータの扱い方 Chapter 4 データフレームとデータアクセス Chapter 5 plotによるデータの視覚化 Chapter 6 その他のグラフ機能 Chapter 7 統計処理の基本 Chapter 8 データ分析の基本 Chapter 9 回帰分析と予測 ★特典PDF付き（地図へのデータ描画） 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版） ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※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。 数学がニガテでも大丈夫！機械学習をやさしく学ぼう 「機械学習に興味があるけど、どの本を見ても数式が出てきて、分からない…」 本書は、そんな方にぴったりの本です。 機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。 本書では、 ・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか？ ・機械学習でできることにはどんなことがあるのか？ ・どんな時に、回帰や分類を使うと有効なのか？ といった基本的なところから始まり、 ・回帰や分類の具体的な題材に対して、どのように解決方法を考えていくのかをステップバイステップで解説 ・その解決方法を数式の形で表すとどうなるのかも、丁寧に説明 ・実際にプログラムの形にした場合の例 まで、丁寧に、じっくりと説明していきます。 とくに、数式については、高校で習った数学を忘れている方でも分かるように、つまづきやすいところや理解しにくいところを重点的に解説します。 機械学習の数式に対するモヤモヤを、一掃したいエンジニアの方に最適な1冊です。 【各章の概要】 ●Chapter1　ふたりの旅のはじまり ●Chapter2　回帰について学ぼう～広告費からクリック数を予測する●Chapter3　分類について学ぼう～画像サイズに基づいて分類する ●Chapter4　評価してみよう～作ったモデルを評価する ●Chapter5　実装してみよう～Pythonでプログラミングする ●Appendix　総和の記号・総積の記号／微分／編微分／合成関数／ベクトルと行列／幾何ベクトル／指数・対数／Python環境構築／Pythonの基本／NumPyの基本

※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。 試験範囲が膨大で、なおかつ深い理解を必要とする司法書士試験だからこそ、基礎となる部分の徹底的な理解が欠かせません。 不動産登記法という法律は、法学部出身者でもなじみのある人が少ないことに加え、民法の知識が前提となります。そのため、本書では、その都度、該当箇所を理解するのに必要最低限の民法知識にも触れつつ解説していきます。 また、不動産登記法においては、記述式問題が出題されるため、基礎知識を記述式問題につなげる橋渡しが重要です。本書では、この点を特に意識して解説しています。 本書では、旧版以降になされた法改正について万全の対応を取りました。 先行シリーズである『ケータイ司法書士Ⅰ～Ⅵ』、そして同一著者が監修する『司法書士合格六法』とともに本シリーズを活用することにより、著者が提唱する「ベクトルマジック」がみなさんにたたき込まれることでしょう。

※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。 試験範囲が膨大で、なおかつ深い理解を必要とする司法書士試験だからこそ、基礎となる部分の徹底的な理解が欠かせません。 不動産登記法という法律は、法学部出身者でもなじみのある人が少ないことに加え、民法の知識が前提となります。そのため、本書では、その都度、該当箇所を理解するのに必要最低限の民法知識にも触れつつ解説していきます。 また、不動産登記法においては、記述式問題が出題されるため、基礎知識を記述式問題につなげる橋渡しが重要です。本書では、この点を特に意識して解説しています。 本書では、旧版以降になされた法改正について万全の対応を取りました。 先行シリーズである『ケータイ司法書士Ⅰ～Ⅵ』、そして同一著者が監修する『司法書士合格六法』とともに本シリーズを活用することにより、著者が提唱する「ベクトルマジック」がみなさんにたたき込まれることでしょう。

※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。 ベクトル解析の本質がわかり、電磁気学がスムースに学べる!! 　本書は、まずベクトル場の考え方と取扱いを頭の中でイメージすることができるよう図を多用した記述で解説し、その後電磁気学の基本事項について触れていきます。 　力学など多くの物理学の教科書は、ある法則（微分方程式）ありきでその式の数学的取扱いを解説していくスタイルが多いですが、本書では電磁気学が発展した歴史的背景（実験事実）を話のスタートとします。実験結果を数学を用いて表現することで、最終形態のマクスウェル方程式まで話を持っていきます。 プロローグ　ベクトルってなに？ 第1部　なぜ，電磁気学でベクトル解析を使わなきゃいけないの？ 第1章　切っても切れない，ベクトル解析と電磁気学の関係性 第2部　ベクトルを演算してみよう 第2章　ベクトルとベクトル場の関係 第3章　ベクトル場の足し算と引き算 第4章　ベクトル場の掛け算―スカラー積とベクトル積はどう違うか 第5章　ベクトル場の演算を頭の中でイメージしてみよう 第6章　ベクトル場の性質を決めるものは？ 第7章　様々な座標系でのベクトル場の取扱いを考えよう 第3部　ベクトル解析がわかれば電磁気学はこわくない 第8章　電磁気学とはどんな学問か？ 第9章　電磁気学における場の考え方 第10章　静電磁場の世界 第11章　時間変動がある場合の電磁場の世界 第12章　電磁波の伝搬 ? 電波はどうやって伝わっているのか エピローグ

大学初年度の学生を対象とした、真にやさしい数学の入門書。高校数学と大学数学の橋渡しをする書籍として編修しました。●目次●行列／連立１次方程式／実ベクトル空間／空間ベクトルの幾何学／行列式／平面の１次変換／平面図形と１次変換／１次変換の応用　1998年発行。

顧客、チーム、組織をどう動かすか。 システム構築プロジェクトの成否を左右する 現場リーダーの最重要スキルが身につく1冊 プロジェクトとは、さまざまな背景や考え方、利害を持った人々が集まり、 ひとつの成果を生み出そうとする取り組みです。 チームやステークホルダーと関わり、ベクトルを合わせ、ゴールまで導くナビゲーター、 それが、プロジェクトリーダーの役割です。 人に関わること、「調整」することこそが最重要任務なのです。 成果を上げるプロジェクトリーダーは、このことをよく知っています。 この本は、「メンバーをうまくマネジメントできない」「顧客とうまく関係が作れない」 「組織の中で上下に挟まれて身動きがとれない」そんな悩みを持つプロジェクトリーダーが、 調整力を発揮してプロジェクトをうまく進められるようになるための本です。 筆者が、プロジェクトにおけるいくつもの“修羅場”を 乗り越えた経験から得たノウハウを丁寧に解説します。

理工学では，たがいに関連のある数を縦横に並べた「行列」がひろく使われている．その中で最も簡単な場合であるベクトルからはじめて，親しみやすい連立1次方程式にハイライトをあてながら，行列・行列式・固有値といった重要な概念を徹底的にかみ砕いて解説．定評あるロングセラーの新装版．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

業務へのAI導入が本格化するなか、「AIの説明責任」――即ち、AIの出す推論結果に根拠を示せないことが問題になっています。その解決策としてXAIが注目され、様々な実装コードが公開されていますが、研究者向けの論文が多く、ビジネス現場の実情に即した技術解説は見当たりません。「AIの説明責任」はエンジニアとビジネスパーソンの双方にとって喫緊の課題であるにもかかわらず、基本認識を共通化できるような網羅的・体系的な整理を欠くのが実情です。 本書はXAIについて、背景から個別技術までを体系的に学び、いくつかの主要ライブラリを試しに動かしながら、実務適用に向けた知識を習得できる待望の解説書です。 ●前提とする知識やスキル ・機械学習の概要を理解している方（入門書を2～3冊読んだ程度で可） ・AI開発／導入の実務経験はないけれど、実用化に向けた課題を知りたいという方 ・Pythonのコードを書ける、少なくとも写経はできる方 ・何らかのプログラミング言語に触れ、変数や構文くらいは理解している方 ・高校程度の数学の知識。簡単な関数やベクトル演算、集合演算等の数式表現に強い抵抗のない方 ●本書で獲得できる知識やスキル ・「AIの説明責任」について、重要性や課題を説明できるようになります。 ・AIの業務適用では、誰にどのような「説明」が求められ、現在のXAIで何が可能か解ります。 ・XAIによる「大局説明」と「局所説明」の使い分けができるようになります。 ・各種のXAIの狙いや動作原理を平易な数式で把握。主な手法の得手／不得手、扱うデータや解くべき問題の違いが解ります。 ・各種XAI技術を俯瞰し、説明相手や性能要件、データ特性、AIのアルゴリズム等に応じて、手法選定にあたりをつけることができます。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 本書は、将来、自然科学を用いた研究や技術開発に挑むであろう学生向けの力学の教科書である。高校で「物理」を学んでこなかった学生も理解できるように、各章とも初歩的な内容から始めて、いわゆる標準的な力学の内容を網羅した。各章には、身の回りの題材を含めた章末問題を10題前後用意し、実力養成のための発展問題も収めた。また、力学を理解する上で必要な数学（ベクトル、微分、積分、三角関数など）についても随時説明を加えた。 力学は、身近に視覚的な題材が多く存在し、かつ実験で検証しやすいこと、中学校で基礎的な内容を定性的に学んでいること、定式化において用いる数学はそれほど難解ではないこと、（適切なヒントが与えられれば）独力で理論をつくれること等から、学生の「能動性」と「創造性」を育むための格好の教材となる。本書を通して、力学から「科学する心と術」を学んでいただければ幸いである。

※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。 重点事項がすぐにわかる！ 　数学検定試験の重要ポイントで解説したテキストに、過去問題（5回分）を掲載した「参考書＋問題集」型の受検対策書です。 　準1級は高校3年生から大学初年度の数学となり、一般の人には難しく感じますが、現場技術者には最低限必要なものです。準１級の受検者はもちろんのこと、技術書が難しく感じる方の数学のおさらいとしておすすめの１冊です。 はじめに（監修の言葉） 受験案内 準1級の試験範囲 第1部　問題解説編 第1章　高次方程式 第2章　図形と方程式 第3章　三角関数 第4章　指数と対数 第5章　ベクトル 第6章　数列 第7章　複素数平面 コラム　1 のn 乗根と正多角形 コラム　複素数の難しさ 第8章　式と曲線 第9章　関数 第10章　極限 第11章　微分 第12章　積分 第13章　行列 第1部　練習問題解答 第2部　過去問題 第1回　1次　2次 第2回　1次　2次　 第3回　1次　2次 第4回　1次　2次 第5回　1次　2次 第2部　過去問題解答

※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。 機械学習を理解し実践するために必要な要素を選抜して解説した、実践的ガイドブック！ 　本書は、機械学習の入門者から中級者までをおもな対象として、機械学習を理解し実践するために必要なさまざまな要素を選抜して解説した、機械学習のガイドブックです。 　機械学習の概要から解説をはじめ、機械学習の歴史と主要なアルゴリズム、機械学習を実践するためのプログラミング言語であるRとPythonそれぞれの説明と連携、機械学習を正しく使いこなすためのさまざまな注意点、Kerasを活用したディープラーニングの実践、そして強化学習の例としてアルファゼロを取り上げています。付録には機械学習の理論的裏付けとなる数学の概要も取り上げています。 　入門者の方はまず本書の第1章「機械学習とは何か、どんな働きをするのか」を読み、第5章「さあ機械学習の本質を体験してみよう」の実践を繰り返してみてください。だんだんと機械学習に関する多くのことが見えるようになってきて、中級者への道が開けるでしょう。 　中級者の方には前半はやや簡単かもしれませんが、第8章「Kerasを使ったディープラーニングの実践」、第9章「さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ」の内容が十分に理解できたのであれば、かなりのレベルに達したのだと思います。簡単かもしれない前半部分にも、参考になるさまざまな要素を仕込みました。 　機械学習の入門から中級者への道をガイドする1冊となっています。 はじめに 第1章 機械学習とは何か、どんな働きをするのか 第2章 機械学習小史：機械学習ブームの基盤を作った主人公たち 第3章 ぜひ使ってみたい役に立つアルゴリズム 第4章 RとPython 第5章 さあ機械学習の本質を体験してみよう 第6章 機械学習を上手に使いこなすコツ 第7章 RとPythonの連携 第8章 Kerasを使ったディープラーニングの実践 第9章 さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ 付録A 機械学習の基盤となる数学の概要 A.1 機械学習の数学的基盤となるベクトル空間 A.2 ベクトル空間、ノルム空間、内積空間、ユークリッド空間とその関係 A.3 ドット積、行列、行列積 A.4 さまざまな行列の性質とその演算 A.5 行列と線形写像、固有値、テンソル、カーネル関数と射影 A.6 確率空間、確率変数、確率分布 A.7 統計的推定 A.8 最適化の手法 付録B RとPythonのデータ分析に関連する基本的コマンドの比較 B.1 基本的機能 B.2 ベクトル、行列などの作成と操作および数値計算（NumPy機能の対応） B.3 データフレームの作成・操作など（Pandas機能の対応） おわりに 参考文献とそのガイド

※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。 電気現象の基礎・基本となる電磁気学は、電気・電子・通信工学を学ぶ方が、必ず習得しなければならない重要な科目です。 本書では、興味を持って学習の第一歩を踏み出せるよう、ベクトルによる表記をできるだけ避け、ひととおり電磁気学を理解した後に、さらに理解を深められるよう、各事象のベクトル表記について解説しています。

※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。 ※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。 ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう！ 本書は、公開されている大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。 ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚（誤った情報）を生成してしまいます。とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。 本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。 <本書のポイント> ・LLMについての基本事項を学べます。 ・LLMのファインチューニングの方法とRAGの構築方法を学べます。 ・解説したプログラムをウェブサイトで配布します。 はじめに／目次 第1章　大規模言語モデル 1.1 言語モデルとは 1.2 言語モデルとチャットボット 1.3 日本語特化のLLM 1.4 LLMの利用 1.5 この章で使用した主なプログラム 第2章　ファインチューニング：言語モデルの追加学習 2.1 基本的な学習の処理 2.2 Trainerの利用 2.3 訓練データをDatasetへ 2.4 collator 2.5 保存されたモデルからの文生成 2.6 Early Stoppingの導入 2.7 この章で使用した主なプログラム 第3章　Instruction Tuning：指示に基づくファインチューニング 3.1 Instruction Tuningとは 3.2 Instruction Tuningの学習データ 3.3 Instruction Tuningの学習データの作成 3.4 Instruction Tuningの実行 3.5 Instruction Tuningモデルによる文生成 3.6 この章で使用した主なプログラム 第4章　大規模言語モデルのファインチューニング 4.1 LoRA：低ランク行列によるファインチューニング 4.2 PEFT：効率的にファインチューニングするためのライブラリ 4.3 LoRAモデルによる文生成 4.4 QLoRA：LoRAに量子化を利用する ① 量子化とは ② bitsandbytesの利用 4.5 Prompt Tuning：プロンプトの効率的なチューニング法 4.6 この章で使用した主なプログラム 第5章　RAG：検索を併用した文生成 5.1 RAGとは 5.2 FAISSによるデータベースの構築 ① パッセージの作成 ② パッセージのベクトル化 ③ ベクトルデータベースの構築 5.3 RetrievalQAとOpenAIのLLMによるRAGの構築 5.4 RetrievalQAと公開LLMによるRAGの構築 ① プロンプトの作成 ② HuggingFacePipelineを利用したLLMの設定 ③ プロンプトの変更 5.5 RAGの各種パーツの変更 ① WikipediaRetrieverクラスの利用 ② Wikipediaからの自前データベースの作成 ③ Document LoaderとDocument transformersによるデータベースの作成 ④ キーワードデータベースの検索 ⑤ 量子化モデルの利用 5.6 HyDE：仮想的文書作成による検索法 5.7 RAGの性能向上のために検討するべき要素 5.8 この章で使用した主なプログラム 第6章　ChainlitによるGUIのチャットボット 6.1 インストール 6.2 Chainlitの基本プログラム 6.3 OpenAIのLLMを使ったチャットボットのGUI 6.4 公開LLMを使ったチャットボットのGUI 6.5 RAGを利用したチャットボットのGUI 6.6 Chainlitのサーバでの稼働 6.7 この章で使用した主なプログラム あとがき／索引／奥付

※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。 【なぜこうなるの？どうしてこの機能なの？がわかるフォトショ本】 「なぜこうなるの？」「どうしてこの機能なの？」がわかる初心者が最初に読むべきPhotoshopの書籍です。単純な操作の解説だけでなく、イラストで「しくみ」や「考え方」から解説しているため、Photoshopの基礎、基本を効果的に学習することができる、これまでにない新しいPhotoshopの入門書です。 ■こんな方におすすめ ・Photoshopを基礎からしっかり学びたい人 ・Photoshopの単なる操作だけでなく、「なぜそうなるのか」も学びたい人 ■目次 Chapter0 Photoshopってどんなもの？ Chapter1 画像編集する上で必要な知識 　　1-1 画像に関する基礎知識を知ろう 　　1-2 色について意識しよう Chapter2 Photoshopの基礎知識 　　2-1 ファイルに関する操作をしてみよう 　　2-2 Photoshopの画面構成 　　2-3 ワークスペースをカスタマイズしよう 　　2-4 基本的な操作をしてみよう 　　2-5 画像サイズ、カンバスサイズを変えてみよう 　　2-6 正確な位置で配置するには Chapter3 レイヤー 　　3-1 レイヤーについて知ろう 　　3-2 レイヤーにはこんな種類がある 　　3-3 レイヤーの順番を入れ替えてみよう 　　3-4 レイヤーの基本的な操作をしてみよう 　　3-5 レイヤーパネルから様々な操作をしてみよう 　　……ほか Chapter4 選択範囲とマスク 　　4-1 選択範囲について知ろう 　　4-2 ツールを使って選択範囲を作成してみよう① 　　4-3 ツールを使って選択範囲を作成してみよう② 　　4-4 選択範囲の調整をしてみよう 　　4-5 選択範囲に対して様々な操作をしてみよう 　　4-6 マスクについて知ろう 　　4-7 レイヤーマスクについて知ろう 　　4-8 ベクトルマスクについて知ろう 　　4-9 クリッピングマスクについて知ろう Chapter5 ちょっとした画像編集 　　5-1 背景レイヤーと通常レイヤーについて知ろう 　　5-2 画像を配置してみよう 　　5-3画像をスマートオブジェクトに変換しよう 　　5-4 画像をトリミングしたり拡大したりしてみよう 　　5-5 画像の傾きやゆがみを修正してみよう 　　5-6 画像を変形させてみよう 　　5-7 不要なものを消してみよう 　　……ほか Chapter6 色調補正 　　6-1 自動カラー補正を使ってみよう 　　6-2 シャドウ・ハイライトを調整してみよう 　　6-3 調整レイヤーを使った色調補正をしてみよう 　　6-4 明るさ・コントラスト・露光量を調整してみよう 　　6-5 レベル補正を調整してみよう 　　6-6 トーンカーブを調整してみよう 　　……ほか Chapter7 フィルターとレイヤースタイル 　　7-1 フィルターについて知ろう 　　7-2 代表的なフィルターを使ってみよう 　　7-3 レイヤースタイルについて知ろう 　　7-4 代表的なレイヤースタイルを使ってみよう 　　7-5 レイヤースタイルを使いこなそう Chapter8 シェイプとパス 　　8-1 シェイプとパスについて知ろう 　　8-2 シェイプに関する操作をしてみよう 　　8-3 パスに関する操作をしてみよう Chapter9 パターンとグラデーション 　　9-1 パターンを使ってみよう 　　9-2 グラデーションを使ってみよう Chapter10 テキストの入力 　　10-1 テキストレイヤーを作成してテキストを入力してみよう 　　10-2 文字パネルから設定してみよう 　　10-3 テキストからいろんな操作をしてみよう Chapter11 ブラシツール 　　11-1 ブラシツールについて知ろう 　　11-2 消しゴムツールについて知ろう 　　11-3 描画色と背景色について知ろう Chapter12 目的に合わせた出力 　　12-1 印刷について知ろう 　　12-2 画像を書き出してみよう 　　12-3 解像度やカラーモードを変えてみよう ■著者プロフィール イシクラユカ：大学卒業後、アシスタントとして働きながら自身もフリーのイラストレーターとして活動中。コミックエッセイ風の連載やソフト解説の連載などを行っている。イラストを使ってものごとをわかりやすく説明することが得意。イラストを描くのも文章を書くのも漫画を描くのも、なんでもするタイプの人間。ねこが好き。

※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。

※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。 電験三種受験に必須の数学をていねいに解説！ 　「完全マスター電験三種受験テキスト」シリーズの別巻的な位置づけである「電気数学」の改訂版です。 　電験三種の4科目で出題される計算問題では、電気数学の知識が必要になってきます。そこで、本書は、電験三種の計算問題に必要な電気数学を題材に、図やグラフを多く用い、視覚的にわかりやすいようにするだけでなく、ポイントとなるところには吹出しで補足説明を入れていますので、文系出身やあまり予備的な知識がない方でも学習しやすい1冊になっています。 　また、電気数学の基本的な知識だけではなく、電験三種の問題を例題として取り入れることにより、学んだ電気数学の知識を実践でき、より理解が深まるような紙面構成になっています。 　今回の改訂では、初版発行後の2009年以降の出題傾向を精査し、追加・修正（例：過渡現象に関する出題の追加、正弦波交流の様々な表し方の追加等）を行い、併せて計算例や例題の見直し等を行い、内容の充実を図っています。 　また、2014年に発行したシリーズ4巻（各科目）に準じた紙面構成になっています。 Chap1　数学の基礎事項 　1-1　数の分類と整数・分数・小数 　1-2　数学で使われる記号とその意味 　1-3　電験で使われる単位と国際単位系（SI） 　1-4　約数と倍数 　1-5　数値計算の順序と加減乗除のきまり 　1-6　無理数，虚数，複素数 　1-7　代数式と書き方の約束 　1-8　等式と不等式 　1-9　比例と反比例 　1-10　百分率と単位 　1-11　総和（シグマ） 　　練習問題 Chap2　式の計算 　2-1　計算問題を文字式に直すコツ 　2-2　整式とその計算方法 　2-3　因数分解と式の展開 　2-4　分数式の計算 　2-5　無理数・無理式の計算 　2-6　指数式の計算 　2-7　最大定理、最小定理、近似値の計算 　　練習問題 Chap3　方程式とその解き方 　3-1　方程式とその性質 　3-2　一元一次方程式の立て方と解き方 　3-3　行列式の計算 　3-4　二元一次方程式の立て方と解き方 　3-5　三元一次方程式の立て方と解き方 　3-6　二次方程式とその解き方 　3-7　分数方程式とその解き方 　　練習問題 Chap4　関数とグラフ 　4-1　関数の表し方 　4-2　座標とグラフ 　4-3　一次関数、二次関数のグラフ 　4-4　ピタゴラスの定理、円の方程式とグラフ 　4-5　指数関数とグラフ 　4-6　対数と計算方法 　4-7　関数の変化率と微分の基礎 　　練習問題 Chap5　三角関数 　5-1　角度と角度の測り方 　5-2　鋭角の三角関数 　5-3　特別な角、一般角の三角関数 　5-4　三角関数のグラフ 　5-5　正弦波交流の表し方 　5-6　三角関数相互間の関係 　5-7　逆三角関数 　5-8　正弦定理 　5-9　余弦定理 　　練習問題 Chap6　ベクトルと複素数 　6-1　ベクトル量とスカラー量 　6-2　複素数 　6-3　ベクトルの各種表示法 　6-4　複素数の加減算とベクトル表示 　6-5　複素数の乗算とベクトル表示 　6-6　複素数の除算とベクトル表示 　6-7　ベクトルオペレータjと? 　6-8　ベクトル軌跡 　　練習問題 Chap7　伝達関数と周波数応答 　7-1　伝達関数 　7-2　ブロック線図 　7-3　周波数伝達関数と周波数応答 　7-4　増幅度、利得と対数 　7-5　ボード線図 　　練習問題 Chap8　2進法と論理式 　8-1　2進法の計算 　8-2　論理代数と2進法 　8-3　論理代数の基本定理 　8-4　論理回路の簡単化 　　練習問題 付　録 　付-1　微分の基礎（続き）と積分の基礎 　付-2　ラプラス変換と逆変換 　付-3　ギリシャ文字の読み方 　付-4　図形と面積・体積の求め方 　付-5　電験三種に必要な数学の範囲と使用頻度 　付-6　電験三種の計算問題を解く学習のコツ 練習問題解答

【道具として使いこなす！】 膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。 【著者サポートページ】 https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics 【目次】 第1章　データとサイエンス 1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論 第2章　行列と線形変換 2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー 第3章　確率論と機械学習 3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰 第4章　ニューラルネットワーク 4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論 第5章　トレーニングとデータ 5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い 第6章　Python入門 6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス 第7章　TensorFlowによる実装 7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語 第8章　最適化、正則化、深層化 8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて 第9章　畳み込みニューラルネットワーク 9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機 第10章　イジング模型の統計力学 10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論 第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう 11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 実数および複素数のベクトル、行列を扱い、線形空間までを解説したものである。姉妹書として、実ベクトル、実行列の範囲を扱った『線形代数概論』がある。

※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。 Excelで回路計算や電流・電圧波形のシミュレーションができる!! 本書は、Excelで数値・波形シミュレーションすることによって電気回路の基本を学ぶ参考書です。Excelの操作についての説明は必要最小限とし、回路計算の数式は省略せずに追っていけるものにしました。高校生程度の学力でExcelを使って簡単なRLC回路のインピーダンスの計算ができる、Excelのシミュレーションを通じて回路に交流やパルスを加えたときの電流・電圧波形を直感的に理解できる、などが主な特長です。 はじめに 本書内での素子と図記号について 本書内でのExcel について 第1章　電気回路の法則と直流回路 第2章　受動回路素子 第3章　受動素子の交流特性 第4章　交流回路の電流電圧の計算 第5章　複素ベクトルと回路計算 第6章　共振回路 第7章　回路方程式 索引

※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。 楽しく学んで、数学力が鍛えられる新しいタイプの電気数学のテキスト！ 　本書は、「電験三種に必要な数学を楽しく、やさしく学ぶ」をコンセプトとした電気数学のテキストです。文系出身の人、あまり予備知識がない人でも電気数学を理解できるよう、セミナー形式で的を絞ったやさしい解説に徹しており、学力向上を最優先とした内容となっています。 　従来のテキストと異なり、どんな場面でどのような数学が必要となるのかを電験の受験4科目を横断的に学習していくなかで明らかにしているので（その項目と電験三種4科目との関係を明記）、短期間で電気数学のエッセンスが身につきます。 目次 1編　電気数学 　1　SI単位（国際単位） 　2　接頭語の種類 　3　数と記号 　4　四則計算（加減乗除） 　5　マイナスの処理 　6　等式の性質 　7　整式の性質 　8　ゼロと無限大 　9　括弧の処理 　10　端数の処理 　11　絶対値 　12　総和 　13　最大公約数と最小公倍数 　14　分数の取扱い 　15　式の変形 　16　式の展開と因数分解 　17　指数の取扱い 　18　平方根 　19　立方根 　20　ピタゴラスの定理 　21　係数・定数・変数 　22　一次方程式 　23　二次方程式 　24　連立方程式 　25　行列式の解き方 　26　連立方程式の解き方 　27　四角形の面積 　28　平行四辺形 　29　台形の面積 　30　直方体・立方体の面積 　31　円の性質 　32　球の性質 　33　円柱の性質 　34　添字の使い方 　35　百分率と単位法 　36　不等式 　37　比の性質 　38　比例と反比例 　39　直線のグラフ 　40　変化の割合 　41　曲線のグラフ 　42　円の方程式 　43　複素数 　44　三角形の性質 　45　三角形の面積 　46　三角関数 　47　三角形の相似 　48　つり合い 　49　トルクとモーメント 　50　三角関数の加法定理 　51　倍角と半角の公式 　52　三角関数の正弦定理 　53　三角関数の余弦定理 　54　三角関数の合成 　55　近似計算 　56　ベクトルの基礎 　57　ベクトルの和と差 　58　ベクトルと三角関数 　59　複素数の直角座標表示 　60　複素数の指数関数表示 　61　複素数の極座標表示 　62　周波数と角周波数 　63　正弦波交流の基本 　64　最大値・平均値・実効値 　65　平均値と実効値の定義 　66　RLCの周波数特性 　67　RLC直列回路 　68　RLC並列回路 　69　交流回路の取扱い 　70　ベクトル軌跡 　71　最小の定理 　72　最大の定理 　73　ひずみ波 　74　ベクトルオペレータ 　75　対数 　76　数列 　77　基数変換 　78　論理回路とブール代数 　79　ラプラス変換 2編　いろいろ調べる 　1　ギリシャ文字を調べる 　2　原子と電子を調べる 　3　抵抗を調べる 　4　コイルを調べる 　5　コンデンサを調べる 　6　電圧を調べる 　7　電流を調べる 　8　法則を調べる 　9　定理を調べる 　10　現象を調べる 　11　流れを調べる 　12　回路のイメージを調べる 　13　作用と反作用を調べる 　14　効果を調べる 　15　プラスとマイナスを調べる 　16　半導体素子を調べる 　17　曲線と特性を調べる 　18　速度を調べる 　19　重力加速度を調べる

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 理工系の初学者を対象に、内容解説の方法・組立てに工夫したベクトル解析の入門書。第1部は、基本的な事項・術語・記号を入門的に解説し、一通りの知識が得られるようにまとめてある。第2部は、物理学への応用例を多く載せている。また、初学者が感覚的に把握できるように図を多く採り入れた。