※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。 【固定型】大画面での閲覧に最適化されたコンテンツです／高校では円周率や三角関数、指数対数を学んで微積分に入る。だがこの順序は間違いだ！　足し算かけ算の知識を前提にいきなり微積分に入ると、なんと数学はわかりやすく美しいことか。すべてを自分で導きながら大学数学の基礎まで辿り着ける驚異の数学学び直し本。

【ご注意】※この電子書籍は紙の本のイメージで作成されており、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。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。 受験大国・韓国で大ヒットした数学本。 受験大国・韓国でいちばん売れた数学本（2021～2022年）の日本語版です。数学の本といっても複雑な数字と計算、記号を絡めた数式を読むものではありません。著者の巧妙な（けしからん）ストーリーとイラストで、難しく感じがちな数学を世界で最も愉快な話にしています。 「凸図形と凹図形の違い」「ストローの穴は1つか2つか、0？」「4次元図形の描き方は？」「誕生日が同じ人が存在する確率は？」「0.9999……と1は同じ数？」といった高度な問題を、これまで見たこともない話でわかりやすく解説し、読者の脳を刺激します。数学のなかでも特に難しいと敬遠されがちな微積分についても「微分は傾きを求め、積分は広さを求める方法」という簡単な定義から入ることで、読者の隠れていた数学頭を引き出してくれます。 　全4部で構成されていて、各部にはいくつかの話題が収載されていますが、最後まで読むとそれぞれが単独にあるのではなく、1つの大きなテーマに収束していきます。こんな壮大な内容を高校生の著者が書いたという事実には驚かされます。決して、参考書や問題集のような内容ではなく、数学エンターテインメントが楽しめる1冊です。 ※この作品はカラーが含まれます。

※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。 理工系の多くの読者は基礎課程で1変数と2変数の場合を中心に学び、多変数の場合をそれらの類推で解釈することが多い。 本書は、初めから多変数を使って微積分学を解説したものであり、採り上げた題材は陰関数定理とガウス・ストークスの定理までを目標に選んである。

※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。 本書のテーマは、高校生・大学生の必須科目となっている「積分」です。 高校で学ぶ積分は、微分と並んで現代の数学や科学の基礎となっている分野です。科学の世界で積分が使われるのはもちろんですが、私たちの日常生活でも「刻々と変化する量の合計を考える」というのは極めて基本的なアイディアでしょう。 微積分（微分と積分）といえば、三角関数に並んで数学の苦手意識を刺激するキーワードですが、その本質は決して難しくありません。本書では、速度と距離という日常的な例から始めて積分をじっくり学びます。 既刊『数学ガールの秘密ノート／微分を追いかけて』と合わせると、微積分の基礎を学ぶ最高の《微積分セット》となるでしょう。 ●各章の内容（あらすじ） 第1章「変化を見つめる掛け算」では、歩く速さという算数の問題を例にして、積分の基本となる「掛け算」について学びます。位置のグラフと速度のグラフを見比べながら、もっとも単純な積分の計算を体験します。 第2章「はさみうちで求めよう」では、積分の原理を理解するための「区分求積法」と「はさみうち」について学びます。 第3章「微分積分学の基本定理」では《積分は微分の逆演算》という表現の意味をていねいに調べます。 第4章「式の形を見抜く」では、具体的な積分の計算を行います。 第5章「円の面積を求めよう」では、私たちが小学校で学ぶ「円の面積」の公式がどのようにして作られているかを学びます。 本書で扱う内容は、やさしい題材から手応えのある題材までバリエーション豊かです。読者は、本書を通して積分の本質を深く理解するとともに、数学の面白さと可能性を知ることができるでしょう。

本書は茨城大学工学部2，3年生向けの専門科目｢システムのモデル化｣の教科書として作成した書籍の第2版になります．この科目では前半でロボットの制御や電気回路の働きなどを理解するために必要となる数学の基礎を学びます．これらは動的システムと呼ばれ，その数学モデルは1変数関数の微分方程式になります．後半では場のモデルと多変数関数の微分方程式が登場します．これらのモデルの具体例を通して微分方程式を説明しています．第2版では第5章の§5.5と付録Cを新たに追加しました．各章の章末には演習問題がありますが，その解答例は付けていません．それは，授業で使用することを念頭に本書を作成したためです．本書を独学で勉強される方はこの点にご注意ください． ところで，微分方程式をなぜ勉強する必要があるのでしょうか? PCの普及により多くの人が自分用のコンピュータをもつ時代になりました．しかしPCは計算のための道具にすぎません．PCでどの情報をどのように処理するのか，そしてその結果をどう解釈するのか，これらはわれわれ人間が考えなければなりません．コンピュータの強力な計算能力を十分に生かすにはそれを使う人間の側の視点が重要になります．その基本になるのが｢ものの見かた｣であり｢ものの変化の捉え方｣です． ニュートンは彼の｢ものの見かた｣や｢ものの変化の捉え方｣を表現するために微積分を発明しました．そして，彼が発見した自然の法則を微分方程式として表しました．つまり，微分方程式とは単なる数式ではなく，世の中の見方，見え方を表したものなのです．ニュートンに始まるこの｢ものの見かた｣は今では物理学に限らず社会学や経済学の分野でも使われています． 高校や大学の教養で学ぶ数学では微積分を計算問題として学びます．そのため多くの大学生にとって｢微分は接線の傾き，積分はグラフの面積｣のようです．しかし，微積分の計算は微分方程式を解くための技術なのです．大事なことは微積分の計算に習熟することではなく，その考え方を身に付けることです．これこそが理工系学生にとって最も大切な基礎知識です．人工知能や機械学習が社会に普及し始めた現在，このような人間の側の視点はますます重要になってくるでしょう．

微積分は大学の1年で学ぶ科目であるが決して易しい内容ではない。もし、ここで手を抜いてしまったら、続いて学ぶ多くの科目をきちんと理解することはできない。この悩みや不安を解消してくれるのが本書である。 姉妹書『微分積分読本-1変数-』と同じ執筆方針をとって、自習書として使えるように、証明はできるだけ丁寧に説明し、教育的立場と物理への応用を考慮して、2変数と3変数の場合を詳しく扱ってある。

最近は定理を直観的な説明だけですますことが少なくない。本書は、微積分をすでに一通り学んだ読者を含めて、基本的定理をきちんと理解する必要がでてきた人や、数学的には完璧な本で学んでいるが理解に苦しんでいる人を対象に「微積分を厳密にしかも読みやすく」解説した。 姉妹書に『続 微分積分読本 -多変数-』がある。

※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。 大学初年次の全学教育で習う微積分・線形代数、集合論の初歩を学んだ学生向けの、本格的な解析学への入門書。 本書の特色は、「変動」という視点をより明確に意識することによって、解析学の基礎をまとめ直している点にある。これにより、初等的な微積分学から本格的な解析学へと自然な形でつなげ、解析学に特有の細かい議論を直感的に理解できるように理論を展開している。 厳密に扱うべき事項については、既知と思われるものでもきちんと定義し直し、繰り返しを避ける場合を除いてすべての定理に厳密な証明を与えた。証明が長くなる場合には、いくつかのステップに分け、その流れがわかりやすくなるよう工夫している。 理論的な理解を深めるため、多くの例題・演習問題を用意し、巻末にそのすべての解答を掲載。これから数学・解析学の専門的な知識を学びたいかたに好適な一冊。

※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。 Gauss-Bonnetの定理のように、美しく深みのある幾何を理解してもらうために、微積分の初歩と2次3次の行列を知っていれば容易に読み進めるように解説。 1995年の改訂では、「極小曲面」の章を新設し、第2章にでてくる例を詳しく調べることに重点をおき、図の改良にも工夫をした。

※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。 「数学の授業は、わけがわからないままに勝手に進んでいく」という経験は、多くの学生に共通するようだ。もちろん、教える側の数学の先生は、授業を受ける学生がわかるように、と思って教えているはずである。では、なぜ、わけがわからないまま進んでしまう、と多くの学生が感じてしまうのだろうか。それは、数学を教える側が見ている世界と、数学を学ぶ側が見ている世界がまったく違っているのにもかかわらず、教える側は自分が見えている世界が、学ぶ側にも当然見えているだろうと考えて教えているということにある。言い換えると、数学ということばを話せる人が、数学ということばを話せない人に、数学ということばで話しているというのが、これまでの数学の授業だったといえるのではないだろうか。 このような考え方に立つと、これまでの数学の授業やテキスト、参考書などの問題点が見えてくる。そこで本書では、数学の用語をできるだけ身近なことばに直して説明し、考え方や解き方も、数学が得意ではない人でもわかるように工夫して説明した。 本書の基本的な特徴を3つ示しておこう： （1）現実の問題を示して、その問題に隠れている数学的構造を探り当てることから始めている。 （2）問題‐解説‐数学的なまとめ、の構成にしている。 （3）数学の豊かなイメージをつくる練習問題を設定している。 第二版では、微積分の章の構成の見直し、多変数関数の章へのラグランジュの未定乗数法の追加し、現実の事例を用いた演習問題をさらに加えている。2022年度からの高校のカリキュラム改訂への対応として、ベクトルなど基礎知識の解説を補っている。

※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。 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。

改訂でさらにわかりやすく！ 意味を考えるからこそ、技法が身につく 高校から大学へ、微積分の新ルート。探索の旅への優しいガイド ・これまでにない章構成で、最短で「微積分の核心」にせまる。 ・独習用としても、講義テキストとしても成り立つ新しいタイプの教科書。 ・二分冊。上巻では、べき級数、テイラー展開、１変数関数の積分、曲線、微分方程式を扱う。 【本書“まえがき”より　長岡亮介】 「古き良き時代」の数学が現代の数学教育に示唆するものが，もう 1 つある．それは，理論と応用が一体になっているということであり，ここに本書の第三の動機がある．ユーザーとして現代数学の諸道具を使いこなしたい人々ばかりでなく，純粋数学の修得を志す理学数物系の学生にとっても，数学を応用する経験は，同じく重要であるに違いない．高校数学的な健全な理解の怪しさと危なさに警告を発しながらも，厳密性・純粋性という偏屈な数学主義に陥らないように最大限の配慮を払って記述を進めるようにしたのは，使いこなすことの重要性への配慮に基づく．本書が，あえて極限や実数の話題から入らず，数学ユーザーにとって最も重要なべき級数から入ったのはその一例である． 「大学生の学力低下」を指摘する声は大きい．本書は，数学系の大学教員がこの事態をどう《変革》するか，という問題に対する 1 つの回答であり，壮大すぎるであろう夢を実現しようとする冒険である．現状を打開するために伝統や既成秩序に囚われない数学教育の変革への共感の輪が広がることを祈る．

※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。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

※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、すべての物理理論を統一的に記述できる唯一の理論的枠組みとしての解析力学の役割と、その基礎概念を理解し、本質を習得することを目的とした本格的入門書である。Newton力学を等価な別の形式に書き換えるという狭い意味での解析力学を主眼に据えていない。 本書では、古典力学を超えて現代の物理学を学ぶために必要な「粒子の解析力学」と「場の解析力学」を対等に扱う。現代の物理学、特に、素粒子物理学や宇宙物理学、あるいは物性物理学を学ぶときに、それまでに学んだ解析力学の知識だけでは足りないと感じて、解析力学を学びなおす必要が生じないよう配慮している。古典力学の問題を解くことは本書の主たる目標ではないが、読者の便を考慮して、重要な題材はできる限りカバーしている。 大学1年生からでも読めるよう、微積分と線形代数の知識のみを仮定し、数学の習得に追われて物理の本質を見失わないように、数学の導入は最小限に抑えている。

※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。 近年の数学力の低下、未履修学生の増加に対応して、基本からていねいに解説。1次関数、2次関数から始めて、1変数の微積分、多変数の微積分まで扱う。カラーで見やすく、コンパクトにまとめた。

※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。 関数解析は無限次元空間における作用素解析である。ヒルベルトの積分方程式の研究に端を発し、20世紀初めにその重要性が認識され、ノイマンによる量子力学の基礎づけに応用されて急速に発展した学問である。 本書は、著者の講義ノートに基づいて執筆したもので、関数解析に関する基本的な事柄はできるだけ取り上げたが、半群理論と発展方程式の理論や非線形解析の初歩など、いくつかの重要な事項を取り上げることができなかった。 本書を学ぶ予備知識としては、微積分、行列および行列式、複素関数論、常微分方程式の基礎的事柄、ルベーグ積分である。 本書の構成は、はじめにパナッハ空間とヒルベルト空間の基本的性質を述べた。第3章では線形作用素についての基本的性質を解説し、一様有界性定理、閉グラフ定理など、関数解析の理論的基礎を与える諸定理を第4章で述べた。第5章では線形汎関数、それを用いての共役作用素について、第6章ではスペクトルについて、第7章ではコンパク卜作用素について解説した。

※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。 天才数学者たちはいかに試行錯誤したのか?関数概念の歴史的な発展を可能な限り史実に忠実に考察し,かつ,現代の解析学の学習者･研究者の関心に応えるように配慮し,現代数学的な視点を加味した記述を試みた。ともすれば完成された数学として,学生の側から見れば天下り的に,教師の側から見れば教育的な能率ばかりを視野において講じられることの多かった解析学の壮大な体系を,歴史的な発展のダイナミズムに満ちた,人間的なドラマとして迫力をもって伝える。章末演習問題も多数収録、微積分学の副読本としても利用できる。

※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。 本書は、古典機械学習ともよぶべき題材に的を絞り、考え方をできるだけ詳細に記述した教科書である。本書では、機械学習全体の網羅や、深層学習を中心に据えた説明は意図していない。大量のデータが存在する対象、あるいはその近傍の対象に対しては、深層学習はきわめて高性能を発揮する。しかし、少数のデータしか得ることができない対象も多く、本書で紹介する古典的な機械学習の手法は、今後も随所で活躍するであろう。とりわけ、ベイズ的な考え方は、予測の損失最小を保証するという意味で重要である。多くの大学理工系の学部で、初年次あるいは2年次に学ぶ多変数の微積分や、固有値問題の基本をふくむ線形代数、それと確率と統計の基本事項は既知としているが、確率と統計や、対称行列に関する固有値問題などの数学的事項の要点は、第V部としてまとめた。 本書は多くの優れた書籍を参照して書かれ、とりわけ、C. M. ビショップ（著）、『パターン認識と機械学習』の影響は随所にみられる。数学的記法も同書に準拠した。また、構成は、K. P. Murphy， “Probabilistic Machine Learning: An Introduction”の影響をうけている。Murphyの本では深層学習を1つの部としているが、本書では深層学習の部はもうけず、ニューラルネットワークの基礎的事項をパラメトリックモデルの部へ、また、深層生成モデル（の1つであるVAE）を潜在モデルの部へおいた。ベイズ推論の重要性に鑑み、潜在モデルを第IV部としたことは本書の特徴の1つである。 各章には演習問題、巻末には解答例と丁寧な解説を掲載。

※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。 本書はおもに理工系学部進学予定の大学１、２年を対象とした微積分法の演習書である。重要事項や定理を各章の最初にまとめ、基本的な例題からやや進んだ問題までを精選し、それぞれについてくわしい解説を付した。

※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。 多様な数理現象の解明のための基礎としての常微分方程式を中心とする本書は、微積分と線型代数を修了した学生を対象に書かれたものであるが、理工系の学部学生・院生・研究者にも利用できるよう、例題や索引を充実させた。とくに力学系の理論を重視した。

※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。 微分・積分の本当の意味を理解する一冊。 せっかく高校時代に微積分を学んでも、運算の手順を追うことばかりに終始し、一過性の知識の習得に終わってしまいがちです。いざ、現実の問題の解決に使おうとしたり、それを土台にして、さらに高度な学習に進もうとする際に、いままでの微積分が役に立たず、立ち往生してしまうことが少なくありません。 本書では、微積分のスタートラインに立ち戻って、微積分の考え方をひとつひとつ積み上げていきます。 ※本書は、2004年5月に講談社サイエンティフィックより刊行された『今日から使える微積分』を普及版として、ブルーバックスより再刊行するものです。 第1章　ビセキの素顔を眺めてみよう（微積分ことはじめ） 第2章　微分のテクニック入門編（初等関数の微分） 第3章　微分のテクニック前進編（微分法のあれこれ） 第4章　微分のテクニック上級編（偏微分・全微分） 第5章　積分のテクニック基礎編（不定積分の定石） 第6章　積分のテクニック応用編（身近な定積分） 第7章　微分積分の総がらみ（数値積分・級数展開） 第8章　微分方程式へのお誘い（微分方程式入門） ※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。 機械学習に関連する数学には、大きく、解析学、線形代数学、確率・統計学の3つの分野があります。本書は、これらの中で最も基礎となる、解析学、とくに、微積分の理論を中心に解説しています。残念ながら、本書一冊で機械学習に必要な数学がすべて学べるというわけではありませんが、もう一度、本格的な数学の世界に触れ、自信を持って「機械学習の本質が理解できた」と言えるための第一歩は、必ずここにあるはずです。受験勉強から解放されて、あこがれの大学数学の教科書を開いたあの時の興奮をわずかなりとも思い出していただければ、筆者にとってこの上ない喜びです。 ■本書の特徴 ・機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる ・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。 ※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。

さっと読めるミニ書籍です（文章量12,000文字以上 13,000文字未満（10分で読めるシリーズ）=紙の書籍の24ページ程度） 「役立つ」「わかりやすい」「おもしろい」をコンセプトに個性あふれる作家陣が執筆しております。 自己啓発、問題解決、気分転換、他の読書の箸休め、スキルアップ、ストレス解消、いろいろなシチュエーションでご利用いただけます。 是非、お試しください。 【書籍説明】 空想の力を借りて、古今東西の哲学者たちが議論する空想討論。今回のテーマは、「イギリス経験論ｖｓ大陸合理論」です。 十七世紀は哲学史上まれに見る時代でした。 この時代に物理学や数学といった自然科学系の学問が大きく発展します。 地動説は一般的になり、数学における微積分の発見やニュートンの万有引力の法則の発見などの新しい考え方が次々とあらわれ、 自然科学だけでなく思想の分野にも大きな影響を与えました。 この時代はまた、大航海時代と呼ばれた時代とも重なっています。 地理的にも新しい発見があり、見たこともない世界が実在することを、人々が実感をもって知った時代です。 当時のヨーロッパにおける学問の中心はフランスです。それにドーバー海峡をはさんで対抗した勢力がイギリスです。 学問の分野だけでなく、政治的にもなにかと張り合うことの多いこの二国間の争いは、 やがて思想史のメインストリームとなる思想の流れを生み出しました。それが「合理論」と「経験論」です。 このあとの本論では、合理論と経験論について概観していきます。 【目次】 登場人物紹介 問題提起 二つの思想の背景 イギリス経験論 大陸合理論 結論として・二つの思想の総和 【著者紹介】 大畠美紀（オオハタミキ） 猫とドイツ観念論をこよなく愛する40代。 実は合理論がよくわかっていない。

古典的な微積分の基礎課程を、見晴らしのきく小高い現代的な立場から眺め渡した、読みきり22講義。「不等号と論理」「極限と連続」「実数の基本性質」に始まり、「指数関数と三角関数」「収束の一様性」「曲線と曲面」を経て「複素変数関数」「フーリエ変換と超関数」「偏微分方程式」に至る、解析学メインルート。講義の最中、時折もらす森一刀斎のつぶやきは、濃い霧の中を行く初学者にとって、そのむこう、ゆるやかに広がる景色と地形を髣髴とさせる。「そうだったのか！」とひざを叩かせる、解析学の秘伝公開。

※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。 ●東洋経済新報社の新しい経済学テキストシリーズ〈サピエンティア〉第1弾 ●気鋭の経済学者の書き下ろし、計量経済学の中級テキストの決定版！ ●確率・統計の基礎から様々な計量経済モデル、実証分析の進め方、論文執筆の初歩まで、わかりやすく解説。 ●各章末に演習問題付き（解答は東洋経済新報社サイトにて近日公開予定） 「本書は、大学の経済学部の中級から上級向けとして書いた計量経済学の教科書です。そのため、偏微分や重積分などの微積分や行列表現などの線形代数の知識を、また、初等的な統計学の知識を前提としています。一方、行列微分などを用いる大学院上級の内容は含まれていません。 昨今ではいろいろなパッケージ・ソフトウエアで様々な計量分析が可能となっています。卒業論文や修士論文を読んでも、比較的新しい手法で分析が行われていることがあります。ただ、果たして学生がどの程度、背後にある計量経済学の理論を理解しているかというと、その理解は必ずしも十分なものではないと感じることが少なくありません。しかしながら、理論なき実践の危険性は多くの人が認知している問題であり、本書がその解決に少しでも役立てばうれしく思います。」（「はじめに」より）

分数、方程式、微積分…つまずいても大丈夫。立ち止まって考えれば思考力がつき、数学が面白くなる。小学校から高校まで「つまずきのパターン」を分析した著者が大人も悩む難題を解決。逆転の数学力養成講座。※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。　（講談社現代新書）

コンピューター・プログラミングにかかせないアルゴリズムは、微積分とならび、数学史上最重要の発明である。17世紀に原型が見いだされて以来、現在のアルゴリズムの精緻な形式の完成までには、じつに300年を要した。ライプニッツ、ゲーデル、テューリングら、あまたの天才数学者・思想家が繰り広げたそのドラマを、小説形式の断章をはさみつつ紹介。読者をアルゴリズムの世界の魅力へといざなう傑作ポピュラーサイエンス。

※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。

「マップとは言っても、国土地理院のような権威はない。ところどころの案内、それも案内人の勝手で連れて行かれる程度の、気ままな地図だ。そこで勝手に遊んで、そして自分の地図を、これまた勝手に作る、それでよいと思う。」（「あとがき」より）。３次曲線、群論、関数、位相解析、集合等を難易もさまざま、趣向もさまざまで遊び尽くすー刀斎流数学ワールド。30歳で執筆した幻の論考「微積分の七不思議」や壮大な数学の歴史をすっきり簡潔に素描した「数学の大いなる流れ」他全５編を増補した新版。

※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。 この総合実戦形式の数学問題集は、難関大学入試で差がつく、落とせないレベルの問題を集中的に練習することを目指しています。理系学生にとって特に重要な極限、微積分、曲線、複素数平面といった最頻出分野からの厳選された問題を、AタイプとBタイプの２種類の問題群で提供します。 Aタイプでは、一問一答形式の問題を通じて、弱点を克服し計算力を強化するための特訓を行います。一方、Bタイプの問題では、実戦形式の総合問題を解きながら、出題意図を理解し、実践的な判断力を養う訓練に重点を置いています。 全12回分の問題が収録されており、各回にはAタイプの問題7問とBタイプの問題5問、計12問が含まれています。各回ごとに重要な単元がバランス良く網羅されているため、どの部分から始めても効果的です。全ての問題を解く必要はなく、許された時間内に効率よく学習することを目指す受験生に最適な構成となっています。

◆◆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

学校で学ぶ数学の中でもとりわけ理解しにくいのが虚数や微積分。これらは実は、近代数学の黎明期以来、大数学者たちが格闘してきた大問題である。デカルト、フェルマ、ライプニッツ、ガウスらは、何を望み、何を可能にしたのか。古代ギリシアを模範としつつ、それを超えようとした偉大な数学者たちの発想の根源に迫る。

円周率、√2、微分・積分、時間、無限……人類はこうして「問題」を解いてきた！　大家による究極の歴史ガイド。 数学がイデアの世界の産物だった古代ギリシアから、現実世界に埋め込まれたルネサンスを経、「時間」を取り込んだニュートンとライプニッツの微積分、そして「無限」を導入し両者の統合を果たした解析学へ――。数学が2000年以上にわたって切り拓いてきた歴史の道程を、「問題」と格闘する精神の軌跡として簡潔明瞭に描く、啓蒙の大家による入門書の決定版！（解説：上野健爾） ［目次］ はじめに 序章　聞いてみたいこと 第１章　深い森へ １　円周率 ２　ピタゴラスの定理 ３　平行線の公理 ４　ツェノンの逆理 第２章　近世に向けての旅立ち――文明の流れのなかで １　中世から近世へ ２　火薬と大砲――運動に向けての視線 ３　コンパス ４　活版印刷 ５　時計 第３章　ヨーロッパ数学の出発 １　デカルトの“方法” ２　ニュートンの『プリンキピア』 ３　微分・積分の創造――ニュートンの流率 ４　ライプニッツの無限小量 第４章　数学の展開 １　開かれた社会へ ２　バーゼル問題の解と『無限解析』 ３　オイラー――無限のなかの算術 ４　無限小量への批判 第５章　関数概念の登場 １　変化するもの ２　関数、グラフ、極限 ３　微分――関数への作用 ４　積分――関数のひろがり ５　微分と積分――数学の2つの方向 第６章　解析学の展開 １　テイラー展開と因果律 ２　複素数 ３　正則性 ４　波立つ変化 おわりに　数学の歩みをふり返って （解説　数学の世界の爽やかな拡がり　上野健爾）

数学を“教養”として身に付けたい。苦手意識はあるけれど、理解する喜びを味わってみたい──。そんな世間一般の期待に応え、半世紀以上にわたり愛読されてきたロングセラー。ユークリッド幾何の体系、微積分の概念、数学の基礎づけ、確率・統計などの重要なトピックについて、歴史的背景を辿りながら解説。叙述は丁寧そのもので、紙と鉛筆は必要なし！　文章をじっくり追うことで、おのずと数学への理解が深まってゆく。『零の発見』と双璧を成す数学入門の古典的名著。

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。

※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。 【数学の全体像をつかむ！】 代数学。幾何学。微積分学。統計学。 ４つの数学の基礎を理解して、 数学の俯瞰図を頭の中に作り上げる。 「指数関数的増加って何？」「再生産数？」 「偏差値とか標準偏差ってどういうこと？」 解けなくていい。 覚えなくてもいい。 計算、解法、一切不要。 仕事に出てくる数学知識を厳選！ 金融の世界で数学を駆使する専門家に、 私大文系卒編集者がわかるまで聞き返してできました。 読めば数学思考がインストールできる、 大人のための数学入門書です。 ◆読めばわかる４つの数学◆ 【１】仮説を明確にする代数学 　　　〇代数学の極意は「仮説思考」 　　　〇指数関数で新型コロナ急拡大がわかる 　　　〇ＡＩ深層学習を生んだ線形代数学 【２】イメージをカタチ化、カタチを数値化する幾何学 　　　〇あらゆるカタチは三角形の集まり 　　　〇三角関数は究極の思考節約術 　　　〇地震も音楽も三角関数で数値化できる 　　　〇フーリエ変換で複雑な波も単純化 【３】複雑なものを単純化する微積分学 　　　〇単純になるまで微細に刻み計算する技術 　　　〇飛行機・ロケット・ドローンを実現した微積分 　　　〇微分方程式で感染拡大をシミュレーション 【４】大きな視点で全体を俯瞰する統計学 　　　〇平均所得額は典型的な所得水準じゃない 　　　〇標準偏差と分散の不思議な関係 　　　〇自動運転を生んだベイズ統計学 ４つの数学が何をしているのかわかるだけで数学思考のインストール完了！

数学はむずかしい。中学で最初に習う内容まではついていけたけれど、その先となるとチンプンカンプンだ……。でも、そんなことはありません。「ピタゴラスの定理」や「１次関数」「連立方程式」「面積の計算」など基礎の基礎から始まり、「ベクトル」や「微積分」をへて、「集合」「位相空間」といった現代数学の入り口まで、一気に突き進む道筋があるのです！　そんなスピード感あふれる学び方を、斬新な切り口と明快な組み立てで説く、ホンモノを知りたい人のための本格派入門書。

※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。 微積分や線形代数の先には、どのような世界がくりひろげられているのだろう。東大数理の執筆陣が、いま数学ではどのようなおもしろい研究がおこなわれているのかを、初学者に向けて生き生きと解説。あなたも臨場感あふれる講義に参加してみませんか。

※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。 有名公式から美しい定理まで 珠玉の数式をわかりやすく解説！ ピタゴラスの定理、フィボナッチ数列などの 歴史の一節となっている初等数学から、 世界を変えることになったオイラーの等式や ニュートンの運動方程式、微積分、 そして現代に連なる素数定理、リーマン予想まで。 数学好きには外せない、 数式の美しさ、すごさ、不思議さを わかりやすく伝えるとっておきの数式集。 ーーーーー ピタゴラス、ニュートンからオイラーまで―― 珠玉の数式を味わい尽くす！ 分数の和の極限、ピタゴラスの定理、ヘロンの公式、オイラーの多面体定理、フィボナッチ数列、平方根の連分数展開、オイラーの等式、複利計算の式、３次方程式の解、ゼータ関数、テイラー展開、運動方程式、素数定理、フェルマーの最終定理、リーマン予想… さらに、気軽な数学の学び直しにも。 「楽しい数遊びやパズル」「現代社会を支える重要定理」 「世界の驚くべき真実を示す世紀の難問」が満載！　 ピタゴラス、ヘロン、オイラー、フィボナッチ、パスカル、リュカ、カルダノ、アーベル、アインシュタイン、ロピタル、ニュートン、マクスウェル、ラマヌジャン、フェルマー、リーマン… ※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。 高校の物理は公式ばかりでわからない。何が面白いのかわからない。そういった物理のイメージが、微積分を使うことによって楽しくなる本です。文系の人でも、はじめての人でも、微積が苦手な方でも、本書で使う微積については、まとめて説明していますので読み進めることができます。予備校講師である著者が、楽しく、わかりやすく、高校物理を解説します。物理の楽しさを再発見できます。

教養として、あるいは確かなビジョンを持つための武器として「世界史」を知っていることは大変重要だが、いざ世界史を学ぼうとすると大量の歴史知識が登場する。どうすればよいのかと悩む読者のための一冊を、在野の物理学研究者で『現代経済学の直感的方法』などの著者である長沼伸一郎が上梓した。著者は歴史家E・H・カーに倣って「過去を知るためにはまず『みるべき未来』を定めることが肝要」と述べ、過去の古典でなされた予言を物理の視点で抽象化して、さらに未来に延長し、「みるべき未来」を叙述する。そして歴史上の覇権の構造を見抜き、世界史をその構造で捉えることを提案。そうすることによって、世界史を俯瞰的に把握することができるようになるのだ。さらに「イスラム文明が西欧に敗れて立場を逆転される契機になったのは、微積分学を受け入れなかったこと」と述べ、科学上の発見が当時の思想や社会科学の新たな概念の創出に影響を及ぼした可能性を指摘するなど、「文明の理数系史観」（仲野徹氏）とも呼ぶべき清新な歴史観を提唱する。

※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。 ピタゴラスの定理からブラック＝ショールズ方程式まで――人間の歴史を変え、今日の世界を作り上げるうえで重要な役割を果たしてきた17の方程式。これらの方程式の意味と重要性、後世への影響を豊富なエピソードで明らかにする数学ノンフィクション。 『数学の秘密の本棚』『数学で生命の謎を解く』など、数学書のベストセラーライターとして著名なイアン・スチュアートの最新刊です。 人間の歴史を変え、今日の世界を作り上げるうえで重要な役割を果たしてきた17の方程式について採り上げ、その方程式が「何を表しているのか」、「なぜ重要なのか」、「そこから何が導かれたのか」について豊富なエピソードと共に明らかにしていきます。採り上げられている方程式は、ピタゴラスの定理をはじめとして、対数、微積分、トポロジー、正規分布や波動方程式、ニュートンの重力の法則やシューレディンガー方程式、現代の経済に大きな影響を与えたブラック＝ショールズ方程式など、多岐にわたっています。 イアン・スチュアート一流の平易でユーモア溢れる文章は、本書でも健在です。必要最小限の数式しか使っていませんので、数学の苦手の読者でも楽しく読みすすめることができます。方程式の歴史をたどりながら、数学、科学、社会について、たくさんの知見を得ることができる、数学ノンフィクションの傑作です。 ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 不確定性原理とはなにか？　粒子と波動の二重性とは？　電子のスピンやもつれってなに？　「場」の量子論って？　 「量子」と聞いたときに感じる、あなたの「頭のもやもや」をすっきり解決します！ この本の目標：シュレディンガー方程式の「意味」を多角的に理解する！ 「量子力学」について、世の中にはさまざまな参考書があります。でもたいていの教科書には、量子力学が｢何」であるかは書かれていません。シュレディンガー方程式を解くための解法テクニック「ハウツー」ではなく、量子力学の「ホワット」に的を絞って解説していきます。 こんな方におすすめです。 ・生まれてはじめて「量子力学」の世界を覗いてみたい人 ・学生時代に習ったことはあるけど、頭のもやもやして、本当の理解ができなかった理系出身者 ・講義の途中、ふと「これって、どういう意味なの？」と思ったけど、先生にも、同級生にも聞けずにいる学生の方 量子力学の「歴史的な理解」、実は研究者でも「うまく理解できない部分がある」ことを明らかにし、その上で、必要とされる「数式や計算」を省略せずに、微積分や三角関数の基礎からていねいに解説。さらに理解が難しくなるポイントは、対話形式の文章でおもしろく解きほぐしていきます。 アインシュタインだって戸惑ったという「量子の世界」に、この本をもって飛び込んでみましょう！

数学の知識なしでは生き残れない！ 命がけで微積分が無理なく身につく，実用サバイバルホラー小説。 主人公クライグ・ウィリアムズ教授は，数学の授業中に，学生がゾンビ化して教室を襲うという事態に出くわす。未知のウイルス感染により，キャンパス内で狂暴なゾンビと化す学生や教員たち。クライグたちは数学を駆使し，あの手この手で生き残りを賭けるのだった。 巻末にすばやく微積分を復習できる便利な付録「エリーとコナーの微積分入門」もついて，お得な1冊になっています。

※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。 既刊『大学新入生のための数学入門』を、理工系大学向けに、「微分積分編」として再編集し、「微分」と「積分」の章を大幅に加筆。1変数関数の微分と積分を充実させた。さらに、練習問題の章を新設、難易度別に問題を配し、理解度を確かめながら学習できるように配慮した。微積分がちょっと苦手な学生に、大学数学の「微分積分」への橋渡しが効果的にできる内容。［本文2色刷］

※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。 大学入学者の予備知識の多様化に対応するためのサブテキストとなることを目的に、おもに微積分の講義で必要となる基礎知識として35項目を選び、各項目を「簡潔な説明と例題などを用いて見開き2頁」で解説し、各項目を互いに独立して読めるようにまとめた。この他、各種公式をまとめた要項と代表的な曲線と曲面を式とグラフで示した。姉妹書に、例題や問を多く用いて通年用教科書として利用できる『基礎の数学（改訂版）』と、『線形代数（改訂改題）』や『微分積分（改訂版）』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。 本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』の翻訳書です。◎微積分／線形代数、Python の文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。［原著の第1版］●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM（米国計算機学会）の「21st Annual list of Notable Books and Articles（2016）」にランクイン。［日本語の第1版］●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

※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。 多くの人びとにとって、教科書にあらわれる代数や微積分の記号は、二度と目にしたくないものでしょう。学生時代、こう思ったはずです。「この用語や記号はいったいなんなのか？」「ところで、これは実生活で役に立つのか？」と。この本の使命は、代数や微積分を一種の言語（ことば）と考え、このことばを操る方法をお教えすることです。そして、美しい図版や事例をもとに、おどろくべき力を持つ数学の新たな世界を紹介します。

※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、代数的整数論にとり欠くことのできない基礎知識である代数体の理論一通りを、初等的な予備知識（行列と行列式の理論の初歩と微積分学の初歩）だけで勉強できることを目的として書かれたものである。 代数体の理論を組み立てる方法は大別して環論的方法、付値論的方法と位相群の理論を採用する方法があるが、本書では環論的方法を用いた、それが本書の入門書としての性格に相応しいと考えたからである。

※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。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

「サンプリング定理」などはデジタルオーディオの仕組みを理解するための必須知識です。が、ハイレゾの効果説明などで用いられる際には解りやすさを優先するがゆえに疑似的説明が多く、「デジタルはカクカク」といった誤解を招いています。もちろん、数学や情報工学としての解説は数多存在しますが、数式が読めないオーディオファンには理解できません。 　そのため、ハイレゾの効果などにつき都市伝説のような説が横行しているのが実情です。 　本書では、PCのオーディオアプリケーションを駆使してDAC処理のシミュレーションを波形で示すなどの工夫を凝らすことにより、“数式を用いない”のに“解りやすい”にもかかわらず“疑似的ではない”説明を実現しています。そのため、微積分式は解らないオーディオファンでも感覚的・概念的に「サンプリング定理」などが正しく理解できます。

※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。 暗記と計算だけのツマラナイ微積分にさようなら。本質を鷲掴みにする巧みなイメージ化で、すらすらと理解が進む!　微積分の基本を大胆にイメージ化し「考え方のコツ」を伝授。積分から微分へと進む画期的な構成、軽妙な解説と豊富な図解で、学校時代に丸暗記させられた公式や数式が、その「意味」からスッキリと理解できる。微積分の「勘所」を1冊でマスター!　(ブルーバックス・2012年9月刊)

直感と感覚でイメージをつかむことから始めてみよう！ 微分積分は難しい，計算が大変！微分積分で数学が嫌いになった・・・という人はわりと多いようです。 しかしながら「微分は曲がったものをまっすぐにすることをイメージすること」と言われると，感覚をつかむことができませんか？ 本書は，数式や計算から始めるのではなく，微分と積分の概念を自然な流れで理解してもらうことから始めます。 物理的な観点から数学を「現実世界，自然現象を理解すための言語ツール」と意識しながら，数学書とはまた一味異なるアプローチで「微積分」を解説します。

※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。 電気回路の知識の修得は電気工学および電子工学においては必須で、大学や高等専門学校の電気電子関係の学科では、低学年から電気回路に関する講義が設置されています。 　教科書として使用される書籍の多くは、微積分に関する知識を必要としますが、本書は、数学の知識が不十分、特に微積分に関しては学習を行っていない読者も対象とし、電気回路に関する諸事項のうち微積分の知識を必要としないものを修得できるように執筆されています。また、例題と解答を多数掲載し、丁寧な解説を行っています。

※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。 ビジネス書大賞（２０１４年）、統計学会出版賞（２０１７年）を受賞した『統計学が最強の学問である』シリーズの最終巻。「微積分の習得」を頂点とする現代の中学以降の数学カリキュラムを大胆に組み直し、統計学だけでなく人工知能の基礎技術として注目を集める機械学習を学ぶために必要な数学知識を丁寧に解説します。

ここまで書いてあれば、絶対わかる! 公式暗記･計算は大嫌い、能書きを語ったら止まらない、そんな数学者が語りだした! 有名な定理には、有名になるだけの効能がある。淘汰されずに生きのびた記号には、やはり、それなりの意味と便利さがある。｢こう考えなさい｣｢このとおりに覚えなさい｣という"効率的な"本では語れないことをたっぷりと語る1冊。※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。

機械に学習させる調教師への道 【本書の内容】 本書は Andrew W. Trask, "Grokking Deep Learning", Manning Publications 2019 の邦訳版です。 本書は「機械が学習する」というテーマのもと、 その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。 一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、 微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。 本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、 ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、 そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。 Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなく サービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。 なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。 それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。 【本書のポイント】 ・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる ・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない ・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる ・Python 3.x系で実際に試せる 【読者が得られること】 ・ディープラーニングの全体像 ・ニューラルネットワークの基礎 ・学習精度の上げ方 ※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。 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。

※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。 この一冊を通読することで、数学がどのように生まれ、どのように発展してきたのかがわかります。第1部は「古代の数学」としてエジプト、メソポタミアの地で蓄積されたオリエントの数学を説き起こし、古代ギリシアの数学を中心にまとめ、第2部では「中世の数学」としてインド、アラビア、中国、日本、中世ヨーロッパの数学を、そして第3部では「近代の数学」として記号代数学の成立から微積分法の発見までを解説しています。

※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。 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説 『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』 『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』 ―原著への読者の声 本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。 分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、 ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。 後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。 PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。 敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。 ◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。

※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。 精選問題の解答お手本集。「模倣」で解ける類題多数収録。真似して書こう！「数学語」修得への早道。例題を真似すれば解ける問題を多数収録。論理記号や数学独特の言いまわしをノートや解答用紙に「そのまま」書ける形で例示。「とっかかり」をつかむための1冊。

『零の発見』『数学序説』『ルベグ積分入門』の著者による微分積分の教科書。構成は微分法・積分法の基本事項から初等関数（三角関数・指数関数・対数関数）の微積分、多変数の微積分、微分方程式など、大学初年度で学習すべきオーソドックスで過不足のない内容で、具体的な事柄や注意すべき点、演習問題も豊富に載っている。非常に丁寧かつ厳密に叙述された、理工系大学の微分積分学の決定版として長年読まれ続けてきた大定番の入門書。

※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。 教科書には載っていない、高校までの微積分の知識による説明により、高校「物理」を復習させる、大学生・社会人向けのおさらい本。掛け合い形式の楽しい本文と豊富な図解・まとめにより、習ったときより頭に入る！

※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。 高校の数学で登場する微分と積分。現代社会において、微分積分は生活の中に根づいていて、私たちの気づかないところで活用されている。本書では、無意味な記号の羅列に見える微積分を、数学の素人でも意味がわかるように、図解を交えて解説する。

「微分積分という学問の本質的性格をていねいに解き明かした教科書はあんがいに少ないのではあるまいか。たしかに微分積分学はきわめて広い応用範囲をもっていて、それらをすべて網羅しようとすれば、何冊あっても足りないだろう。だが、その思考法の本質にねらいを定めて解説すれば意外に簡単なものである」（本書「はしがき」より）。微分積分法をその根底にある思想から数学史に即して語り、微積のエッセンスを基本から丁寧に分かりやすく説明する。数学者数学教育者として一流であった著者による、曖昧な説明や証明の省略を一切排した微積分学最高の入門書。

※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。 複素解析は1つの研究対象であると共に数学の種々の分野の基礎をなし、応用面でも重要な地位を占めている。微積分と線形代数を予備知識と仮定し、数学の基礎理論として複素解析の古典論を解説する。 読みやすいよう図を多くし、論証性を重要視した記述を目指した。学部における教科書として使い易いよう細部の配列にも考慮した。

政府が掲げる「Society 5.0」では、人とAIが共存する社会が謳われています。 そんな数理資本主義ともいわれる時代に、人とAIの共通言語となるのが「数学」。 本書は、個別指導塾で数学の面白さを伝えてきた著者が、 AI時代に必要な数学の真髄を具体的かつ易しく解説したもの。 取り上げるのは、AIの仕組みを理解するうえで欠かせない 「統計」「微積分」「線形代数」「トポロジー」の4分野。 難解な数式を解く必要はなく、数学者のエピソードや身近な例で解説された AI数学の概念を知るだけで、新しい時代を生きる知識が得られます。 これまで数学を敬遠してきた文系ビジネスパーソン必読の書です!

※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。 アイザック・ニュートンの代表作『プリンシピア　自然哲学の数学的原理』の全訳を復刊（全３巻）合本版。出版当時から難解と言われた「プリンシピア」を、現代の科学者が「内容そのものの解明理解を目的」として翻訳。巻末注には、微積分の定理を使った別証明、原典では省略された証明の内容、現在の視点から見た物理的概念の解説がまとめられている。“中世紀”を通じて多くの思想家たちは、地上の現象と天空の現象との間に、何らかの神秘的な原因を付加することによって、はっきりとした区別を設けていた。ニュートンはこの思想を最も力強く打破したのである。彼は言う。「自然の物事の原因としては、それらの諸現象を真にかつ十分に説明するもの以外のものを認めるべきではない（中略）」と。こうして人間は、天にあるものは完全なもの、地にあるものは不完全なものとの永い間の信仰から解放され、すべての自然現象は合理的な因果律の同じ支配のもとにあることをしらされるのである。（「訳者解説」より）「プリンシピア　自然哲学の数学的原理　第１編　物体の運動」「プリンシピア　自然哲学の数学的原理　第２編　抵抗を及ぼす媒質内での物体の運動」「プリンシピア　自然哲学の数学的原理　第３編　世界体系」３冊の合本版です。

※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。 アイザック・ニュートンの代表作『プリンシピア 自然哲学の数学的原理』の全訳を全3巻で復刊。出版当時から難解と言われた原典を、現代の科学者が「内容そのものの解明理解を目的」として翻訳。巻末注には、微積分の定理を使った別証明、原典では省略された証明の内容、現在の視点から見た物理的概念の解説がまとめられている。最終巻となる第３編「世界体系」では、前２編で述べられた理論を、惑星、衛星、彗星などに適用し、太陽系内の諸現象が「万有引力」の法則によってまとめられる。また、全巻の結びとして書かれた「一般注」では、「私は仮説をつくらない」という有名な言葉とともに、自家の神学が説かれている。【本書の内容】第3編 世界体系　哲学における推理の規則　現象　命題　月の交点の運動　一般注訳者注索引

※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。 アイザック・ニュートンの代表作『プリンシピア 自然哲学の数学的原理』の全訳を全３巻で復刊。出版当時から難解と言われた原典を、現代の科学者が「内容そのものの解明理解を目的」として翻訳。巻末注には、微積分の定理を使った別証明、原典では省略された証明の内容、現在の視点から見た物理的概念の解説がまとめられている。第２編では、流体力学の諸問題が説かれている。ニュートンはまず、抵抗が速度に比例するものとして、あるいは抵抗が速度の自乗に比例するものとして問題を取り扱った。ついで、重力の作用の下での流体の釣り合いについて論じ、流体内における波動の研究がこれに続き、それから惑星運動の原因とされたデカルトの「渦動論」の検討へと進み、二、三の簡単な命題によってみごとにこれを否定した。【本書の内容】第2編 抵抗を及ぼす媒質内での物体の運動〕　第1章 速度に比例して抵抗を受ける物体の運動　第2章 速度の自乗に比例して抵抗を受ける物体の運動　第3章 一部分は速度の比で，また一部分はその自乗の比で抵抗を受ける物体の運動　第4章 抵抗媒質内における物体の円運動　第5章 流体の密度および圧縮 ； 流体静力学　第6章 振子の運動および抵抗　第7章 流体の運動，および投射体に働く抵抗　第8章 流体内を伝わる運動　第9章 流体の円運動訳者注索引※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。

ベクトル解析は、電磁気学・流体力学などを学ぶ学生に必須の課程で、しばしば工学・物理系の応用数学とみなされがちである。しかし見方をかえて、基礎的な「１次元の線形代数学」から多次元への発展、「１変数の微積分」から多変数関数の微積分への発展、の段階の解析学と考えれば、大学教養課程の結節点ともみなしうる。それはより抽象度の高い、多様体へのゆるやかな第一歩である。本書では、そのような展開性のある位置づけのもとに、森一刀斎が「ベクトル解析のココロ」を開陳する。最終章に新たに、教育的側面を明らかにした「なぜベクトル解析なのか」を加えた。

※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。 古代バビロニアで粘土板に二次方程式の解法が刻まれてから四千年、多くの人々の情熱と天才、努力と葛藤によって、人類は壮大な数学の世界を見出した。通約不可能性、円周率、微積分、非ユークリッド幾何、集合論-それぞれの発見やパラダイムシフトは、数学史全体の中でどのような意味を持ち、どのような発展をもたらしたのか。歴史の大きなうねりを一望しつつ、和算の成果や19世紀以降の展開についても充実させた数学史決定版。

※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。 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。

科学の中で続いてきた弱点を論理の図解で打ち破る。 「論理図解」と「文字積分」と「コンピューター科学」を武器に、数学・物理学がぶつかってきた論理の“壁”の崩壊に挑む。 これまで曖昧な解説しかされてこなかった微積分と三角関数について解き明かす。 更には、オイラーの公式もフェルマーの最終定理も一行で証明可能に！　数学好き必見。数十年にわたる闘いの末に辿り着いた新解法。 【目次】 第1章　文字積分法で拓く二階微分方程式の解法 第2章　文字積分法で拓く連立微分方程式の解法 第3章　論理図解を使う弧度法の新定義 第4章　三角関数の公式 第5章　物理学と三角関数 第6章　論理図解の威力 第7章　コンピューター科学 【著者紹介】 深井文宣（ふかい・ふみのぶ） 1948年3月　茨城県日立市生まれ 1963年3月　日立市立駒王中学校卒業 1966年3月　茨城県立水戸第一高等学校卒業 1971年3月　茨城大学理学部物理学科卒業 　　 ４月　茨城県立高等学校教諭 1998年3月　同　退職 1998年6月　有限会社均整クリニックを設立し取締役となる 2023年3月　現在に至る 【主な著書】 2000年 　 微積分学の大革命 2009年　　　能力低下は打撲で起こる 2011年　　　理系教科書補助教材 2013年　　　抽象化物理学の勧め 2015年　　　オイラーの公式は一行で証明できる 2019年　　　丸で歯が立たない円の秘密 2019年　　　ここまで治せる整体術　知らないあなたは損をする 2019年　　　学校数学から教養数学へ 　 【電子書籍】 2018年　　　キルヒホッフの法則と実験 2018年　　　三角関数 2019年　　　もう困らない中学高校の連立一次方程式の解法 2022年　　　ダブルスタンダード

科学･技術を学ぶ上で、最も重要な数学が、微分と積分です変化を記述する微分、面積や体積、量を計算する積分。この2つは、科学や工学、さらには経済学でも最も重要な数学です。どちらも、基本はすべて高校で学びますが、｢あやふやな人｣が多いのも、この2つです。法則や定理を正確に理解するために、もう一度、しっかり復習してみましょう。※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。 微分積分学は、単に定理や公式を丸暗記するだけでは、深く理解することができません。本書は、演習問題を多く解きながら微分積分を扱う力を身に付けることを目指し、大学生の視点に立って執筆されました。 本書では、1変数関数から多変数関数までの微積分学を解説しています。特に、陰関数定理、拘束条件付き極値問題、多変数関数のテイラー展開、重積分の変数変換、広義積分、空間図形の体積・曲面積など、理工系学生がつまずきやすい題材を、例題と演習問題を交えながら詳述します。 まず、解説と｢例｣を通して基本的な考えを身につけた後、｢解く！｣で読みながら空欄を埋めることにより、数学的思考方法を体得し、理解を深めていきます。最後に、｢練習問題｣を独力で解くことにより、微分積分の実力を伸ばすことができます。自習書としてもぜひ活用いただきたい1冊です。 ※本書は、2006年に講談社サイエンティフィクから発行された『理工系のための解く！微分積分』を再編集し、発行したものです。

※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。 薬学系コアカリ「薬学の基礎としての数学・統計学」に対応した教科書。演習で手を動かしながら学ぶ。フルカラーでわかりやすい！ 【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 ※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。 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。

本書は，統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には，ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また，データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており，これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。本書の数理的な理論解説は，できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も，ほぼ登場しない。さらに，必要な数学的知識は，登場する箇所で解説を加えた。また，Rを使った数値計算により，数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして，数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように，できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。さらに，Rを使って統計的因果推論の実証研究を行うための実践的な内容も盛り込んでいる。本書の解析結果は，シミュレーション結果を除いて，すべて，本書の中に記載されているRコードを使って再現できるようにした。そして，本書で使用したデータはすべて，本書のサポートページからダウンロードして使用できるので，本書記載のRコードと一緒に活用することで，統計的因果推論を実践的に学ぶことができる。