突然ですが、円の面積の公式がどうしてπr^2になるのかを考えたことはありますか？ 円の面積がなぜπｒ＾２になるのかという基本公式から微分積分まで、SNS総フォロワー数40万人(2022年11月時点)の数学系YouTuberあきとんとんが、数学の定理や公式について分かりやすく説明します。 【収録項目】 ■図形の基本（長方形、平行四辺形、ひし形、台形、円、直方体など） ■図形の性質（チェバの定理、方べきの定理など） ■方程式（相加平均・相乗平均、平方根、２次方程式の解の公式、展開の公式など） ■三角比（正弦定理、余弦定理、弧度法、三角関数の合成など） ■数列（等差数列、等比数列、階差数列など） ■場合の数と確率（集合・要素、順列、階乗など） ■比例・関数（１次関数、２次関数、指数関数、対数など） ■微分と積分（平均変化率・極限・微分係数・導関数・定積分など）

※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。 線形代数をマンガとわかりやすい解説で理解できる!! 本書は「マンガでわかる」シリーズの一冊として線形代数をとり上げる。主人公が難しいことをセリフで言っているだけではないスタイルのマンガと補足の文章および例題により、学部1年生程度の読者を想定して線形代数の基礎を理解させる。行列やベクトルの計算だけでなく、本来の線形代数の肝である線形空間や線形写像、固有値、固有ベクトルについてもきちんと解説する。 序章　押忍！ 線形代数 第1章　線形代数とは 1. 線形代数 2. 学問として重要な単元とテストに出題される単元 3. 数学者から見た線形代数 　3.1　数学者から見た線形代数 　3.2　線形代数と公理 第2章　基礎知識 1. 数の分類 2. 必要十分条件 　2.1　命題 　2.2　必要条件と十分条件 　2.3　必要十分条件 3. 集合 　3.1　集合 　3.2　集合の表記 　3.3　部分集合 4. 写像 　4.1　写像 　4.2　像 　4.3　値域と定義域 　4.4　全射と単射と全単射 　4.5　逆写像 　4.6　線形写像 5. ギリシャ文字 6. 理系特有の言回し 7. 組み合わせと順列 8. 主将の命令と写像 第3章　行列 1. 行列 2. 行列の計算 3. 特別な行列 第4章　行列（続） 1. 逆行列 2. 逆行列の求め方 3. 行列式 4. 行列式の値の求め方 5. 余因子を利用する方法で逆行列を求める 　5.1　第(I, j) 小行列式 　5.2　第(I, j) 余因子 　5.3　余因子を利用する方法で逆行列を求める 6. クラメールの公式で連立1 次方程式を解く 第5章　ベクトル 1. ベクトル 2. ベクトルの計算 3. ベクトルによる表現 第6章　ベクトル（続） 1. 線形独立 2. 基底 3. 次元 　3.1　部分空間 　3.2　基底と次元 4. 座標 第7章　線形写像 1. 線形写像 2. 何のために線形写像を勉強するのか 3. 特別な線形写像 　3.1　拡大 　3.2　回転 　3.3　平行移動 　3.4　透視投影 4. 核と像空間と次元定理 5. ランク 　5.1　ランク 　5.2　ランクの求め方 6. 線形写像と行列の関係 第8章　固有値と固有ベクトル 1. 固有値と固有ベクトル 2. 固有値と固有ベクトルの求め方 3. n 次正方行列のp 乗の求め方 4. 重解の存在と対角化 　4.1　重解が存在する場合の表現可能例 　4.2　重解が存在する場合の表現不可能例 付録1　練習問題 参考文献 索引 以下、ダウンロード 付録2　内積 1. 内積 　1.1　長さ 　1.2　内積 　1.3　なす角 　1.4　数学者から見た内積 2. 正規直交基底 　付録3　外積 1. 外積 2. 外積と平行四辺形 3. 外積と内積 　付録4　行列式の性質

※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。 ■SPIを徹底的に分析し、対策法を伝授！ 2026年に卒業して、新社会人になる人を対象に、テストセンター＆ペーパーテスティングの「最新頻出問題」を復元・解説しました。「推論」「順列・組み合わせ」「確率」「割合と比」「損益算」「仕事算」「速度算」「集合」「特殊算」「情報の読み取り」等の非言語能力分野、「二語の関係」「文の並べ替え」「空欄補充」「長文読解」「英語【ENG】」等の言語能力分野での徹底した対策が可能です。昨年から、テストセンターの検査が自宅でも受検可能になりました。そのあたりも解説しています。 ■30秒～1分で解く超実戦的スピード解法！ 最速の問題解釈、時間を無駄にしないメモの取り方や計算方法など、時間に追われる検査会場で素早く確実に解ける解法をていねいに解説しました。「目標時間」を設定した実戦トレーニング問題で対策は万全です。 ■テストセンター形式の模擬テストで合否判定！ 40分で合格レベルが判定できる本番さながらの模擬テストを収録しました。「能力検査」はもちろん、実際のSPI測定領域に基づく「性格検査」で、面接対策まで可能です。 ■別冊解答で答え合わせもらくらく！ 練習問題、模擬試験の解答が別冊になっているので、楽に答え合わせができます。自分に合った得意な解き方を身につけるため、豊富な【別解】も用意しました。問題解法の手順・仕組みが解けば解くほど頭に入ります。 【目次】 1章 非言語能力 2章 言語能力 3章 英語【ENG】 4章 構造的把握力検査┴ 5章 模擬テスト 6章 性格検査 【著者紹介】 オフィス海（オフィス・カイ） 1989年創立。学習参考書、就職・資格試験対策から国語辞典まで、これまでに編集した書籍はゆうに300冊を超える。豊富な編集経験を活かし、2000年から試験のデータ分析と解法の研究を手がける。

この一冊からはじめよう！ ボケが止まらないネコ教授と、生意気な生徒クロが楽しくナビゲートする画期的な書。 集合、論理、写像、関係、帰納法、順列、グラフ、無限集合の基本を網羅した。 定理の証明は正確かつ細部まで記述し、練習問題付き。 【推薦の言葉】 鮮やかな筆さばきが光る本書を読んだ方々が、離散数学の魅力を堪能し、将来、これらの理論を生活や勉学、研究に役立てていかれることを期待します。 ――数学者・秋山仁先生 【主な内容】 第1章　離散数学の魅力――まず面白さを感じて下さい 1.1　ピックの定理 1.2　オイラー路とオイラー閉路 1.3　ハミルトン路とハミルトン閉路 1.4　ポーサのスープの問題 1.5　鳩の巣原理 1.6　エルドシュ・スズカーズの単調部分列の定理 第2章　集合――数学の大本 2.1　集合とは何か 2.2　ベン図と和集合，共通集合，部分集合など 2.3　普遍集合とド・モルガンの法則 2.4　有限集合と包除原理 2.5　冪集合 第3章　論理――科学的思考の基礎 3.1　命題論理 3.2　述語論理 第4章　対応と写像――ここを押さえておかないと道に迷う 4.1　集合の直積 4.2　対応 4.3　写像 第5章　関係――「恋人」も「ライバル」も「親の仇」もすべて「関係」だ 5.1　関係の基本 5.2　半順序 5.3　ハッセ図 5.4　厳密半順序 5.5　同値関係 第6章　帰納法と関係の閉包――自然数といえば帰納法 6.1　帰納法 6.2　関係の閉包 6.3　集合の対等性 第7章　順列と組合せ――この先には賞金 100 万ドルの未解決問題が！ 7.1　順列と組合せ 7.2　二項定理 第8章　グラフ――離散数学界のセンターポジション 8.1　グラフとは何か 8.2　グラフの用語 8.3　さまざまなグラフ 8.4　ピックの定理の証明 8.5　オイラー路とオイラー閉路 第9章　無限集合――「対角線論法」を知らずして「面白い証明」を語るなかれ 9.1　素数 9.2　集合の濃度 9.3　可算濃度 9.4　実数集合Rの濃度と対角線論法 9.5　複素数の濃度

※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。 実験、調査、検査などで得たデータに統計モデルを用いて解析する手法を例題でやさしく解説します。 　本書では対象データに適した統計分布、つまり統計モデルを適用し、解析する方法を基礎から説明します。この場合、「最小二乗法」は使えないため、「最尤法」を使います。データに合った統計モデルを使うことで、より精度の高い予測、判断ができます（この解析するプロセスを統計モデリングとよぶ）。さらに、この解析手法はベイズ統計学に繋がっていきます。 はじめに 第1章　データ解析のための準備 1.1　四則計算と対数・指数計算 1　四則演算 2　指数と対数 1.2　条件（場合）分け 1.3　順列と組み合わせ 1.4　集合 解答 第2章　統計および確率 2.1　データ 2.2　度数分布表とヒストグラム 2.3　データの代表値 1　平均 2　中央値 3　最頻値 4　分散 2.4　事象と確率 2.5　確率の性質 2.6　条件付き確率 2.7　独立事象 2.8　確率変数 1　確率変数とは何か 2　確率変数の平均と分散 3　確率変数の加法と乗法 解答 第3章　確率分布 3.1　離散型確率分布 1　ベルヌーイ分布 2　二項分布 3　ポアッソン分布 4　負の二項分布 5　多項分布 6　超幾何分布 3.2　連続型確率分布 1　正規分布 2　対数正規分布 3　指数分布 4　ワイブル分布3 5　ガンマ分布 6　ベータ分布 7　一様分布 3.3　確率分布に基づくデータの捉え方 3.4　代表的な確率分布の平均と分散 3.5　確率分布の近似 1　二項分布の正規分布への近似 2　ポアッソン分布の正規分布への近似 3　超幾何分布の二項分布への近似 解答 第4章　確率分布へのデータのフィッティング：最尤法 4.1　確率分布へのデータのフィッティング 4.2　モーメント法 4.3　最尤法 1　最尤推定量の求め方 2　パラメーターの存在範囲 3　各種確率分布の適用 解答 第5章　統計モデルの適用 5.1　統計モデルとは何か 5.2　計数データと計量データ 5.3　離散型および連続型統計モデル 5.4　代表的な統計モデルの特性 1　二項モデル 2　ポアッソンモデル 3　負の二項モデル 4　正規モデル 5.5　統計モデルの選択 5.6　統計モデルの比較指標 5.7　尤度の重要性 5.8　まとめ：統計モデルの適用手順 1　対象とするデータの特徴の把握 2　データに適した統計モデルの選択 3　候補統計モデルによるデータ解析 4　最適な統計モデルの選択 5　統計モデルの検証 6　総合的判断 第6章　計数データの解析：単一条件下 6.1　二項モデルによる解析 6.2　多項モデルによる解析 6.3　ポアッソンモデルによる解析 6.4　負の二項モデル 6.5　離散型統計モデルの選択 6.6　正規モデルによる解析 6.7　0を含まない計数データの解析 6.8　0が過剰の計数データの解析 6.9　度数分布データの解析 解答 第7章　計量データの解析：単一条件 7.1　正規モデル 7.2　指数モデル 7.3　ワイブルモデル 7.4　連続型統計モデルの選択4 7.5　確率分布からの乱数データ生成 解答 第8章　複数条件下のデータ解析 Ⅰ 8.1　用量反応関係 8.2　回帰分析 8.3　統計モデル 8.4　最小二乗法 8.5　正規分布に基づいた単回帰分析 8.6　正規モデルによる重回帰分析 8.7　比率データの解析：ロジスティック回帰分析 8.8　計数データの解析 解答 第9章　複数条件下のデータ解析 Ⅱ 9.1　指数回帰モデル 9.2　ワイブル回帰モデル 9.3　回帰分析のポイント 解答 第10章　各種のデータ解析手法 10.1　ブートストラップ法 10.2　モンテカルロ法 10.3　応答曲面法Response Surface Method 解答 練習問題　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。 折り紙あそびと、19×19の暗算方法につながる計算あそびを組み合わせた著者独自の教育メソッドを紹介。あそんでいるだけで、幼児でもかけ算やわり算、分数の足し算、順列・組み合わせなどの考え方が自然と身についていきます。このメソッドは学年が上がって難しい算数になっても威力を発揮します。ポップなイラストを多数使用してわかりやすく説明。この本で、日本の算数教育に革命を起こします。

場合の数の計算では，和の法則と積の法則の使い方を明確に区別。組合せは部分集合を強調することで，順列との混乱を避けるように配慮。1998年発行。

順列･確率を習わなかった文系の学生にもよくわかる! 一見常識と思われていることが確率･統計の手法を駆使すると以外な事実に辿り着く。ものの見方･発想をガラリと変える確率･統計の基礎から応用までを伝授。●男と女が出会う機会は●宝くじの賞金総額を予想●今年のプロ野球の順位はどうなる●パチンコ必勝法はあるのか●電子機器の平均寿命●有名進学校の合格率の信頼性●内閣総理大臣の支持率が気になる※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。

江戸時代中期、十五万石を超える富裕な石久藩。上士の息子でありながら、鳥羽新吾は藩校から郷校「薫風館」に転学する。母からは強く反対されたが、毎日仲間たちと切磋琢磨しつつ青春を謳歌していた。かつて通った藩校は家格で全ての順列が決まる息苦しい場所だった。ある日、気の強い母を厭い落合町の妾の家に暮らす父が久しぶりに家に戻ってきた。新吾と二人きりになると「薫風館」を探る間者になれと新吾に命じる。「薫風館」の教授陣の中に、藩主の暗殺に関わる陰謀があるという。それは新吾の仲間たちまでも巻き込む嵐の前触れだった！

記憶や人格などの情報をコンピュータに“ダウンロード”することが可能となった21世紀なかば、ソフトウェア化された意識、“コピー”になった富豪たちは、コンピュータが止まらないかぎり死なない存在として、世界を支配していた。その“コピー”たちに、たとえ宇宙が終わろうと永遠に存在しつづけられる方法があると提案する男が現われた……。

高校数学Aの演習問題集。数学Aの「場合の数と確率」（１．集合、２．場合の数、３．確率）と「整数の性質」（４．整数の性質）の基本事項５６項目ごとに問題出題。理解度の自己判断で次ステップを選択可能。 　　　基本事項５６項目は次の内容です。 　　１　集合 １－１　集合 １－２　集合の共通部分と和集合 １－３　補集合 １－４　ド・モルガンの法則 １－５　ド・モルガンの法則の拡張 １－６　集合の要素の個数 １－７　集合　個数の最大と最小 　　２　場合の数 ２－１　樹形図の利用 ２－２　和の法則 ２－３　積の法則 ２－４　約数の個数と総和 ２－５　順列 ２－６　０を含む数字の順列 ２－７ 隣接順列 ２－８ 同じものを含む順列 ２－９ 円順列 ２－１０ 数珠順列 ２－１１ 重複を許す順列 ２－１２ 同じものを含む数珠順列 ２－１３ 組合せ ２－１４ 図形に関する組合せ ２－１５ 組分け ２－１６ 最短経路 ２－１７ 重複を許す組合せ ２－１８ パスカルの三角形 ２－１９ 二項定理 ２－２０ 多項定理 　　３　確率 ３－１　同様に確からしいときの確率 ３－２　積事象の利用 ３－３　和事象の利用 ３－４　確率の加法定理 ３－５　和事象の確率 ３－６　余事象と確率 ３－７　独立な試行の確率 ３－８　反復試行の確率 ３－９　反復試行の確率の最大値 ３－１０　くじ引きの確率 ３－１１　独立でない試行と確率 ３－１２　期待値 ３－１３　期待値の利用 ３－１４　統計的確率 　　４　整数の性質 ４－１　倍数と約数 ４－２　素数 ４－３　素因数分解 ４－４　約数の個数 ４－５　約数の総和 ４－６　最小公倍数と最大公約数 ４－７　互いに素 ４－８　整数の範囲での倍数と約数 ４－９　整数の除法 ４－１０　余りによる整数の分類 ４－１１　ユークリッドの互除法 ４－１２　最大公約数の性質 ４－１３　二元一次不定方程式の整数解 ４－１４　整数の性質の活用　十進法、n進法 ４－１５　整数の性質の活用　分数と小数

高校数学Ａの学習書。数学ＡＩの中の「場合の数と確率」（１．集合、２．場合の数、３．確率）を基本事項４１項目で解説し、「整数の性質」（４．整数の性質）を基本事項１５項目で解説し、それぞれ例題を用いて解説。 基本事項５６項目は次の内容です。 　　１　集合 １－１　集合 １－２　集合の共通部分と和集合 １－３　補集合 １－４　ド・モルガンの法則 １－５　ド・モルガンの法則の拡張 １－６　集合の要素の個数 １－７　集合　個数の最大と最小 　　２　場合の数 ２－１　樹形図の利用 ２－２　和の法則 ２－３　積の法則 ２－４　約数の個数と総和 ２－５　順列 ２－６　０を含む数字の順列 ２－７ 隣接順列 ２－８ 同じものを含む順列 ２－９ 円順列 ２－１０ 数珠順列 ２－１１ 重複を許す順列 ２－１２ 同じものを含む数珠順列 ２－１３ 組合せ ２－１４ 図形に関する組合せ ２－１５ 組分け ２－１６ 最短経路 ２－１７ 重複を許す組合せ ２－１８ パスカルの三角形 ２－１９ 二項定理 ２－２０ 多項定理 　　３　確率 ３－１　同様に確からしいときの確率 ３－２　積事象の利用 ３－３　和事象の利用 ３－４　確率の加法定理 ３－５　和事象の確率 ３－６　余事象と確率 ３－７　独立な試行の確率 ３－８　反復試行の確率 ３－９　反復試行の確率の最大値 ３－１０　くじ引きの確率 ３－１１　独立でない試行と確率 ３－１２　期待値 ３－１３　期待値の利用 ３－１４　統計的確率 　　４　整数の性質 ４－１　倍数と約数 ４－２　素数 ４－３　素因数分解 ４－４　約数の個数 ４－５　約数の総和 ４－６　最小公倍数と最大公約数 ４－７　互いに素 ４－８　整数の範囲での倍数と約数 ４－９　整数の除法 ４－１０　余りによる整数の分類 ４－１１　ユークリッドの互除法 ４－１２　最大公約数の性質 ４－１３　二元一次不定方程式の整数解 ４－１４　整数の性質の活用　十進法、n進法 ４－１５　整数の性質の活用　分数と小数

※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。 中学生・高校生レベルの数学を楽しい会話で学ぶシリーズ第七弾。 順列・組合せをはじめとする「場合の数」をテーマに、 「僕」と三人の数学ガール（ミルカさん、テトラちゃん、ユーリ）が数学トークを繰り広げます。 ---------------------- ●登場人物紹介 「僕」 高校二年生、語り手。 数学、特に数式が好き。 ユーリ 中学二年生、「僕」の従妹。 栗色のポニーテール。論理的な思考が好き。 テトラちゃん 高校一年生、いつも張り切っている《元気少女》。 ショートカットで、大きな目がチャームポイント。 ミルカさん 高校二年生、数学が得意な《饒舌才媛》。 長い黒髪にメタルフレームの眼鏡。 母 「僕」の母親。 瑞谷女史 「僕」の高校に勤務する司書の先生。 ----------------------

仕事は晴れの日ばかりではない。努力をしても成果が出ない。思うような評価が得られない――では、どうしたらよいのだろう？ ・インセンティブに頼らない仕事術とは？ ・「良し悪し」よりも「好き嫌い」――「コレクトネス」の奴隷になるな！ ・UMS（ユニクロ、無印良品、サイゼリア）にみる独自価値の創造 ・アマゾンの競争優位の正体は「順列」にあり ・「今こそ改革を！」を演説する社長を信用しない理由 ・「勝ち組・負け組」と騒ぎ立てる人のイヤらしさ ・「ダイバーシティ経営」の落とし穴…etc 『ストーリーとしての競争戦略』の著者が贈る「究極の仕事論」。 成熟社会における仕事・ビジネスの活路を指し示す画期的考察がここに。

※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。 ギャンブルに限らず、我々の世界は偶然の数学「確率」に支配されている。本書は、具体的な事例にそいながら、期待値、順列組み合わせ、統計のウソなど、あらゆる話題を総解説。基礎から応用まで確率を学び、「偶然」に対処する方法を身につけよう！

すみれのベールに包まれている、宝塚歌劇団のファンクラブ。通称「会」。 謎の「お茶会」「大人会」「総見」とは？ 順列があるって本当？ どうすれば上がるの？ 入り出待ちのルールはどんなの？ 運営してる人はどんな人？ ファンクラブの秘密に迫ります。

※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。 「当たりが2本、はずれが98本の合計100本のくじがある場合、このくじを引くときに、何番目に引くのが有利か」。本書に挙げられているこのような疑問は、日常生活の中でよく出くわす。しかし、論理的に正確に答えを導き出すのは結構難しいもの。それは、数学は公式に当てはめて答えを出すものと勘違いしやすいために、かえって数学的なものの考え方ができなくなる、ということが一面であると考えられる。「確率」に限らず、数学というものは、公式をたくさん覚えて数値を代入して答えを出すものではない。本当にそうなのか、なぜそうなるのかと、自分から積極的にのめりこんで考えることが必要なのである。本書は、そのような観点から、実生活で何かと役に立つ数学・確率の問題を、わかりやすく解き明かす。全体は、（1）順列、（2）組合せ、（3）確率の計算、（4）余事象の確率、（5）身近な確率の問題、（6）条件付き確立、（7）期待値という1週間構成。必ずわかる！

※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。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 本書は、Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート、サーチ、再帰、リスト、木、グラフといったアルゴリズムの基本から、連立方程式の解法、逆ポーランド記法、最短路問題、タートルグラフィックス、グラフ描画、パズルやゲームといった実用的な応用まで、豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので、Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。 ■目次 ■第1章 ウォーミング・アップ 　　1-0 アルゴリズムとは 　　1-1 漸化式 　　1-2 写像 　　1-3 順位付け 　　1-4 ランダムな順列 　　1-5 モンテカルロ法 　　1-6 ユークリッドの互除法 　　1-7 エラトステネスのふるい ■第2章 数値計算 　　2-0 数値計算とは 　　2-1 乱数 　　2-2 数値積分 　　2-3 テイラー展開 　　2-4 非線形方程式の解法 　　2-5 補間 　　2-6 多桁計算 　　2-7 長いπ 　　2-8 連立方程式の解法 　　2-9 線形計画法 　　2-10 最小2乗法 ■第3章 ソートとサーチ 　　3-0 ソートとサーチとは 　　3-1 基本ソート 　　3-2 シェル・ソート 　　3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 　　3-4 2分探索（バイナリサーチ） 　　3-5 マージ（併合） 　　3-6 文字列の照合（パターンマッチング） 　　3-7 文字列の置き換え（リプレイス） 　　3-8 ハッシュ ■第4章 再帰 　　4-0 再帰とは 　　4-1 再帰の簡単な例 　　4-2 再帰解と非再帰解 　　4-3 順列の生成 　　4-4 ハノイの塔 　　4-5 迷路 　　4-6 クイック・ソート ■第5章 データ構造 　　5-0 データ構造とは 　　5-1 スタック 　　5-2 キュー 　　5-3 データ構造としてのリスト 　　5-4 Pythonの言語仕様のリスト 　　5-5 双方向リスト 　　5-6 逆ポーランド記法 　　5-7 パージング 　　5-8 自己再編成探索 　　5-9 リストを用いたハッシュ ■第6章 木（tree） 　　6-0 木とは 　　6-1 2分探索木のリスト表現 　　6-2 2分探索木の作成 　　6-3 2分探索木の再帰的表現 　　6-4 2分探索木のトラバーサル 　　6-5 レベルごとのトラバーサル 　　6-6 ヒープ 　　6-7 ヒープ・ソート 　　6-8 式の木 　　6-9 知的データベース ■第7章 グラフ（graph） 　　7-0 グラフとは 　　7-1 グラフの探索（深さ優先探索） 　　7-2 グラフの探索（幅優先探索） 　　7-3 トポロジカル・ソート 　　7-4 Eulerの一筆書き 　　7-5 最短路問題 ■第8章 グラフィックス 　　8-0 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　8-1 forwardとleft 　　8-2 2次元座標変換 　　8-3 ジオメトリック・グラフィックス 　　8-4 3次元座標変換 　　8-5 立体モデル 　　8-6 3次元関数と隠線処理 　　8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ 　　8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ 　　8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス 　　8-10 グラフィックス・ライブラリ（glib.py） 　　8-11 Matplotlibを使ったグラフの作成 　　8-12 Matplotlibを使った3D表示 ■第9章 パズル・ゲーム 　　9-1 魔方陣 　　9-2 戦略を持つじゃんけん 　　9-3 バックトラッキング 　　9-4 ダイナミック・プログラミング 　　9-5 万年暦で作るカレンダー 　　9-6 21を言ったら負けゲーム 　　9-7 迷路の作成と探索 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。

私たち日本人にとって「仏」と「鬼」は馴染み深い存在です。お寺では「仏」を拝み、節分には「鬼」に向かって豆まきをする。しかし、「仏に順列がある」とか、「鬼の語源」について知っているという人は意外に少ないのでないでしょうか。本書では、「仏」と「鬼」37体それぞれの横顔を紹介しながら、43の素朴な疑問に答えていきます。超美麗なビジュアルも満載の「仏」と「鬼」入門の決定版！　驚きの内容紹介！　＜仏列伝＞釈迦如来…修行と瞑想を経て悟りを開き、仏になった実在の人物、阿修羅…仏の守護神にして、闘争好きの元悪神、他15体　＜仏の秘密＞一番偉い仏は誰？　仏は全部で何人いるの？　等25疑問　＜鬼列伝＞酒呑童子…美しい女たちを生きたまま食い殺した最強最悪の鬼、牛頭馬頭…罪人に責め苦を与える、地獄の獄卒、他20体　＜鬼の秘密＞鬼という呼び名はどこから来たのか？　鬼が鬼門からくるのはなぜ　等18疑問

三角関数、素因数分解、ベクトル、順列・組合せ……「数学なんて実社会では役に立たない」と高校時代にぼやいた記憶はありませんか?しかし、実際には役に立たないと思っていた数学を知っていることで、思いのほか、人生が生きやすくなる場面も多いものです。数学はいわば「よくあたる占い師」のような存在です。本書では数学が実社会や人生でどのように役立つのかを解説しながら、数学の基本的な知識も学べてしまう一品です。さあ、みなさまもご一緒に、新しい数学の世界へ旅立ちましょう。もしかしたら、あなたの積年の悩みを解決するヒントが、たくさんちりばめられているかもしれませんよ。 ■CONTENTS 「素因数分解」は数字との出会いを演出するあいさつ/リーダーになるなら「順列・組合せ」を極めよ/電源のコンセントからあふれ出るsinθ(サイン)とcosθ(コサイン)/忘れ物は「条件付確率」で探し出せ/路線図は「グラフ理論」で解ける/工場は「線形計画法」を使って利益を上げる/自動車は行列のお化け/ギャンブルを期待値で考える/囲碁・将棋・オセロは「先読み」の勝負/メモリーはスイッチのかたまり/人生はベクトル ■著者 鍵本聡(カギモトサトシ) 1966年兵庫県西宮市生まれ。教育・出版関係の会社「株式会社KSプロジェクト」代表取締役。関西学院大、大阪芸術大、コリア国際学園非常勤講師。京都大学理学部、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科卒、工学修士。ローランド株式会社(楽器開発)、浜松市の聖隷学園高校教諭、大手予備校数学科講師、大学進学専門塾「がくえん理数進学教室」代表を経て現職。※著者略歴は書籍刊行時のものを表示しています。

確率だらけの人生を、知的に楽しくサバイバル! 生命保険のカラクリ、｢大地震が起きる確率｣、株の値動き、スマホゲームの｢ガチャ｣、視聴率や内閣支持率などなど……。｢確率｣を通して考えると、世の中のさまざまな真実が見えてきます。本書では、順列･組合せの基礎からベイズの定理まで、直感を裏切る｢確率｣の世界を数学の正しい考え方で読み解いていきます。偶然と必然を見極め、人生を渡る基礎力が身につきます!※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。

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。 【ビジネスに不可欠な「期待値」を理解する！】 たとえ、あなたが「昔から数学が苦手で……」と、理系の領域から逃げてきたとしても、ビジネスの世界では逃げてばかりはいられません。「できるだけすばやく」かつ「正確に」判断を下すことが必須になることが多々あります。 本書は、ビジネスに必要な「期待値」にだけ照準を絞って解説します。ただし、期待値を理解するには、「確率」の知識が必要です。確率を理解するためには、「場合の数（順列・組み合わせ）」そして「集合」の知識が必要です。逆にいえば、「確率」「期待値」の理解が進まない人の多くは、この段階でつまずいていることがほとんどなのです。 本書では、期待値をより深く理解するために少々お勉強もしていただきます。すべては期待値を人生に役立てるための知識ですので、ぜひチャレンジしてみてください。 〈「はじめに」より抜粋〉 もちろん、数学を教えることを生業としている以上、私も皆さんと同じように「どの分野も大切」ということはわかっています。 関数もベクトルも因数分解も整数論も平面図形も全部重要だといいながら授業をしています。 ですので「世の中で最もよく使う数学の分野は？」という質問をみなさんにするのは、ある意味自分を否定することになるのかもしれません。 ただ、世の中の多くの「ビジネス」（錬金術とも呼べる）は「期待値」を使っているということは、声を大にしてみなさんにお伝えしたい。 本書はそのことを理解するための、いわばバイブルです。 〈本書の主な内容〉 序章 実生活で役立つ「期待値」──期待値を計算する習慣をつけよう 文系の人が必ずぶちあたる「期待値の壁」 1 ネカフェで得するパック料金の選び方 2 忘れ物を探すときの期待値 3 宝くじとお賽銭、あなたはどっち派？ 第1章 集合──実は数学のいちばん根本の単元 第2章 場合の数（順列・組合せ）──何通りあるか？ を知って決断 第3章 確率──確率の積み重ねで人生が変わる 第4章 期待値──知っているのと知らないのでは大違い 第5章 期待値実践編──期待値は「成功」のためのツール 〈著者プロフィール〉 鍵本 聡（かぎもと・さとし） KSP理数学院代表講師/株式会社KSプロジェクト代表取締役。 1966年、兵庫県西宮市生まれ。京都大学理学部、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科修了、工学博士。ローランド株式会社（電子楽器開発）、高校教員、予備校講師などを経て、現在は関西学院大学、大阪芸術大学、大阪女子学院大学などで非常勤講師として教鞭をとる。同時に学習塾「KSP理学院」を大阪で運営、中学高校生を対象に算数・数学教育および大学進学サポートに最前線で携わる。教育関連の講演も多数。20万部超のベストセラー『計算力を強くする』シリーズをはじめ、『高校数学とっておき勉強法』『理系志望のための高校生活ガイド』（以上、講談社ブルーバックス）など著書多数。

※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。 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。