検索結果
検索のヒント
検索のヒント
■キーワードの変更・再検索
記号を含むキーワードや略称は適切に検索できない場合があります。 略称は正式名称の一部など、異なるキーワードで再検索してみてください。
■ひらがな検索がおすすめ!
ひらがなで入力するとより検索結果に表示されやすくなります。
おすすめ例
まどうし
つまずきやすい例
魔導士
「魔導師」や「魔道士」など、異なる漢字で検索すると結果に表示されない場合があります。
■並び順の変更
人気順や新着順で並び替えると、お探しの作品がより前に表示される場合があります。
■絞り込み検索もおすすめ!
発売状況の「新刊(1ヶ月以内)」にチェックを入れて検索してみてください。
-
-
-
4.4「決められた正解を素早く出す」ことが優秀な人とされた時代から「自ら正解をつくる」ことができる人の時代へ。 「自ら正解をつくり出す時代」の思考の技術。 近年の日本の地盤沈下の背景には、すでに世界が「正解がない時代」になってるにもかかわらず、いまだに日本では「決められた正解を素早く出すことが優秀な人の条件」とされていることにある。これらは変わらない偏差値信仰、近年の官僚・みずほ銀行などのエリート組織の躓きを見ても明らか。 「正解がない時代」とは「正解がいくつもある時代」のこと。そのためには自分たちで正解をつくっていく必要がある。そして自分たちで正解をつくるとは、仮説ー実行ー検証を回していくことにほかならない。 この過程で必ず付いてくるのが失敗。いままで避けがちだった失敗とどのように向き合い、どのように糧としてしゃぶりつくすのか、そこがこれからの時代の成否を分ける。 そのためのポイントを丁寧に解説、これから私たちが身につけるべき思考法を明らかにする。 第1章 正解がない時代の人材とは 第2章 すべては仮説から始まる 第3章 失敗を捉えなおす 第4章 仮説の基礎をつくる 第5章 仮説をつくる三つのポイント 第6章 仮説を実行する
-
4.0飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書! 中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。 近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。 本書が取り扱う機械学習の手法 ・k近傍法 ・主成分分析 ・多次元尺度構成法 ・線形回帰 ・線形判別 ・ロジスティック回帰 ・マルコフ過程 ・決定木 ・ベイジアンネットワーク ・カーネルトリック ・ニューラルネットワーク ・深層学習(ディープラーニング) ・CNN ・モンテカルロツリーサーチ ・GAN ・BERT ・量子暗号 ・量子アニーリング
-
4.5実用度ナンバーワン言語のPythonをはじめよう! Pythonは、AIの開発やデータ分析、統計など何かと話題の分野で必須のプログラミング言語です。本書では、3つのプログラムを作り、動かしながらPythonの基本からちょっとした応用を学びます。1つ1つの手順を丁寧に解説するので、書いてあるとおりにプログラムを作っていくだけで自然とPythonの使い方や特長をマスターできます。※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。
-
4.3なぜ、コンピュータは計算できるのか。コンピュータ、作ってみません? 1+1はどうやって計算してるの? コンピュータのしくみに興味を持つ人や電気電子系の大学生・高専生に最適の本。1つのことを学ぶたびに、ICを使って実際に工作。ていねいでやさしい語り口。本書を読めば、コンピュータの中身が丸見えなんです!※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。
-
4.0プロローグより 物理に挫折したあなたに この本は、高校物理の挫折者や、履修はしなかったが、あらためて学び直したいという初学者を想定して書かれたものだ。 基本コンセプトは天下りにしない、ということに尽きる。高校の物理の教科書はややもすると「世界はこうなってる」という法則や公式が「どん!」と与えられて「信じる者は救われる」とばかりに話が進んでいく。疑問を提示すると「じゃあ、実験で実際にそうなっていることを確認しなさい」といなされてしまう。しかし、実際に実験で確認できたからといって納得感があるかというとそれは別問題だろう(実際のところ、高校物理の教科書の立て付けでは実験をすることが推奨されているが、現実は教育の現場で実験が多用されることは稀である)。(中略) 「こうなりました。昔の人が考えた結果です!」じゃなく、「改めて一から考えたら今の公式や法則って自然な考え方ですよね」と納得できたら、物理に対する苦手意識が払拭できるのではないだろうか。 「なぜそのように考えるか?」の「理由」を説明することができれば、よいレシピを学ぶことで自作の料理を考案できるように、目の前の現実に対して「自分で考えて答えを出す」ことができるようになるかもしれない(中略)。 教科書というよりは楽しんで読めるように、たとえ話や歴史的なエピソードを交えて、随分とかみ砕いて解説した。高校物理の教科書にお馴染みの数式や無味乾燥な記述も極力控えた。 本書が想定しているのは、高校物理の挫折者や物理に対する憧憬を捨てきれない文系物理ファン、そして高校物理の無味乾燥で天下り的な記述に違和感を覚えている読者である。数式や計算式などをがっつり盛り込んだ本格的な高校物理の解説書を期待される方には、「思っていたのと違う」となってしまうので、別の成書をご覧になることをお勧めしたい。
-
4.5学問の「型」を理解すれば、勉強はもっと楽しくなる。 社会人にも役立つ、大学の双方向授業をもとにした「論文入門」の決定版! 「この型式に沿って書かないと、評価されません。」 学生の興味・関心を的確に導く。 圧倒的な筆力を持つ社会学者・小熊英二による論文作法。 「人間は不完全だから進歩するし、努力する。 そして、人間が一人でやれることには限界がある。 だから書いて、公表し、他人と対話する。 そのように、私は考えています。」(本文より) ◆アリストテレス『弁論術』に学ぶ説得の技法 ◆「結論を先に言え」は古代からあった ◆人文・社会科学はなぜ「科学」なのか ◆「霊魂」「意志」「社会」という不確かな前提 ◆「主題」と「対象」を混同しない ◆画期的な研究を行うためのヒント ◆論文における「よい文章」とは? ◆方法論は「料理のレシピ」 ◆「パラグラフ・ライティング」のコツ ……ほか 【本書の構成】 はじめに 第1章 論文とは何か 第2章 論文と科学 第3章 主題と対象 第4章 はじめての調べ方 第5章 方法論(調査設計) 第6章 先行研究と学問体系(ディシプリン) 第7章 方法(メソッド) 第8章 研究計画書とプレゼンテーション 第9章 構成と文章 第10章 注記と要約 第11章 校正と仕上げ おわりに
-
-音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、「耐雑音」「話者認識」「深層学習」についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる!
-
3.5※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!
-
4.2
-
4.5
-
2.6※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。 公式でひもとく自然の法則。高校物理でここまでわかる! 一見複雑な物理の世界をシンプルに表したのが公式。放り投げたボールの着地点の予測から、リニアモーターカーが走る原理、ICカードで改札口を通れるしくみまで、高校物理の公式で理解できてしまうのです! 役立ち感満点、大人だからこそ知って得する高校物理のエッセンスを、身近な現象と公式を切り口に解説。学び直しに最適化した知的実用書。(ブルーバックス・2013年5月刊)
-
5.0
-
3.0シリーズ15万部の最新刊。「困った」「モヤモヤ」「心が折れそう」……そんな状況を打破する仕事の凄ワザを伝授します!※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。
-
3.9
-
-
-
-「まったくの初級者じゃないけれど」「言いたいことを言えない」・・・・・・という、実は多い初中級者レベルの人に。いまどきの「使える」英語表現をネイティブの著者がリストアップ。3パターンの例文を読むだけで、単語、文法を覚えるだけの「英語力」では身につかない「英会話力」がつきます。全62のテーマを1日2項目読めば、1ヶ月ですべての表現をマスターできます。※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。
-
4.0ピアノを弾きたい大人のための「超入門書」挫折した人も、ピアノにさわったことがない超初心者も、夢の扉が開ける! 今さら人に聞けない、ピアノを弾くために必要な、教則本以前のピアノの常識が満載! ※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。 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。
-
4.2
-
4.5
-
5.0
-
-★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂! ホイールダック2号は深層学習を手に入れた!★ ・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ! ・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した! ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた! まずは、この1冊から始めよう! 【主な内容】 第1章 人工知能をつくり出そう 第2章 探索(1):状態空間と基本的な探索 第3章 探索(2):最適経路の探索 第4章 探索(3):ゲームの理論 第5章 計画と決定(1):動的計画法 第6章 確率モデル(1):確率とベイズ理論の基礎 第7章 確率モデル(2):確率的生成モデルとナイーブベイズ 第8章 計画と決定(2):強化学習 第9章 状態推定(1):ベイズフィルタ 第10章 状態推定(2):粒子フィルタ 第11章 学習と認識(1):クラスタリングと教師なし学習 第12章 学習と認識(2):パターン認識と教師あり学習 第13章 学習と認識(3):ニューラルネットワーク 第14章 言語と論理(1):自然言語処理 第15章 言語と論理(2):記号論理 第16章 言語と論理(3):証明と質問応答 第17章 まとめ:知能を「つくる」ということ
-
5.0大好評『隠居学』第2弾。まだまだ続くおもしろくてたまらないヒマつぶし。「無境界主義」を宣言し、おもしろそうなことにはなんでも鼻をつっこんでみる。スーパーの棚からフィールド調査、芋煮会から文化論、「カレーシュウ」から東西入浴習慣、ヒゲの文化史、カミソリの歴史へと広がって……果てしない世界をめぐるさらなる知的探検。読み始めると、どこに行きつくのかわからない。でも、ああ、おもしろい。物知りにもなれる。
-
3.3
-
4.3
-
-本書のメインテーマは「X線・光・中性子の弾性散乱現象」を利用したソフトマター物質の内部構造の解析である。X線・光・中性子の弾性散乱現象の物理とその基礎を示し、実際の応用例について幅広く解説した、散乱研究の第一人者による待望の書である。本書を読んで、散乱法による構造解析を正しく行うと同時に、メゾスケールでの構造研究へと展開していっていただきたい。※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。
-
4.3
-
-※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。 電子回路の基礎知識とLTspiceの基本的な利用法・操作方法を丁寧に解説。本書に従ってPCを操作すると,基礎的な回路と非常に深く「対話」する体験(アクティブラーニング)をすることができます。また,豊富な実例を通して電子回路の知識を使えるものに深化させるツールとしてLTspiceを利用できるようになります。 〔 目 次 〕 第1章 電子回路シミュレータについて 第2章 LTspiceの基本操作 第3章 トランジスタ回路の設計 第4章 MOS-FET回路の設計 第5章 OPアンプ回路の設計 第6章 直流電源回路 第7章 LTspiceの進んだ利用法 ※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。
-
5.0
-
4.0異次元なのに腑に落ちる、唯一無二の人生相談! 「定年後、居場所がなくなるのが不安です」 「子どもの頃から死ぬのが怖いのですが」 「友だちは必要ですか?」 「絵の見方が分かりません」…… などの質問に、文と絵で回答。 横尾忠則の人生観をあらわす50作品をオールカラーで収録! <本書の内容> ――定年後、居場所がなくなるのが怖いのですが。 生きている限り、今、自分の立っている場所が居場所です。 ――衰えていく親を、どこまでケアすべきでしょうか? 僕は、母が家を売って得たわずかなお金を持ってヨーロッパ旅行をし、有り金全部を使い果たして帰ってきたら、 母はがんで入院していました。この質問に答える資格は僕にはありません。 ――孤独が怖いです。どうすればよいでしょうか? 孤独は創造の原点です。孤独を恐れるもの、避けるべきものと決めつけた人は、孤独の何たるかを知らない人です。 孤独の前には、巨大な光り輝く太陽があるのです。 ――絵やイラストを上手く描くコツを教えてください。 インファンテリズム(幼児性)をいつまでも失わなかったのがピカソです。 ピカソに言わせれば、子どものような下手な絵こそ上手い、ということになります。 ――仏教をどのように学びましたか? 僕は毎週、週刊誌を何冊か読みます。 そこには「因果応報」「自業自得」の実例が、スキャンダル記事となって満載されているからです。
-
5.0中国・明代の儒学者、王陽明。その当時、新儒教として学術思想界の主座にあった朱子学の論理構造を批判的に継承した彼の実践的儒学は、陽明学として結実する。近世以降の中国のみならず、わが国でも大塩中斎や吉田松陰、西郷隆盛ら、変革者たちの理論的背景となった思想とは何か。陽明学の最重要書籍を原テキストにしたがって読み解き、その精髄に迫る。※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。
-
4.4
-
3.0
-
3.5
-
-※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。 解析力学とは、力学の探究を押し進めて理論的に構築しなおしたものです。多くの教科書類は、学習者がそれまで見たこともないような難しい数学的記述で占められているので、非常に難解な分野と感じられています。本書は、初等力学からギャップなく知識が繋がるように、解析力学とは何かを初歩から学ぶ教科書です。
-
3.6
-
4.5★最強最短の近道は、これだ!★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう! ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載! 【主な内容】 第1章 機械学習コンテストの基礎知識 1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2 機械学習コンテストの歴史 1.3 機械学習コンテストの例 1.4 計算資源 第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1 探索的データ分析 2.2 モデルの作成 2.3 モデルの検証 2.4 性能の向上 第3章 画像分類入門 3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎 3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介 3.3 最初の学習:CNNアーキテクチャ 3.4 最初の学習:データセットの準備と学習ループ 3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング 3.6 データ拡張 3.7 アンサンブル 3.8 さらにスコアを伸ばすために 第4章 画像検索入門 4.1 画像検索タスク 4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法 4.3 ベースラインを実装する 4.4 距離学習を学ぶ 4.5 画像マッチングによる検証 4.6 クエリ拡張を学ぶ 4.7 Kaggleコンテストでの実践 第5章 テキスト分類入門 5.1 Quora Question Pairs 5.2 特徴量ベースのモデル 5.3 ニューラルネットワークベースのモデル
-
-
-
4.0機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※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。
-
5.0
-
4.5
-
-
-
4.1還暦後の人生を充実させる考え方 第一章 社会とどう向き合うか ・「何歳まで働くのか」を考えても意味がない ・高齢者が生かされる歴史的・生物学的意味 ・「敬老の日」を廃止せよ ・「年齢フリー」の世の中に ・グーグル・アマゾンを生み出せない日本の教育 ・「飯・風呂・寝る」の生活から脱却せよ 第二章 老後の孤独と家族とお金 ・「老後の孤独」の本質はゆがんだ労働慣行 ・死んだら星のかけらに戻るだけ、恐れても仕方ない ・次の世代のために、自分の範囲でできることをする ・運をつかむカギは「適応」にあり ・人とのつながりは「自分」というコンテンツ次第 ・人生は愛情の獲得競争 ・子孫に美田を遺さず、必要なら生前贈与を 第三章 自分への投資と、学び続けるということ ・80歳でもチアリーダーになれる、DJになれる ・「昔取った杵柄、新たな物事への「感染」 ・英語で一番難しいのは日常会話 ・成果の出る学習の秘訣は「仕組みづくり」 ・「物事の見方」をどう磨くか ・学びが還暦後の底力をパワーアップする 第四章 世界の見方を歴史に学ぶ ・日本が鎖国できたのは「世界商品」がなかったから ・スペインの没落を招いた「血の純潔規定」 ・ダイバーシティで栄えた国、反ダイバーシティで没落した国 ・日本の敗戦はおごり高ぶって開国をしてた結果 ・世の中を理解するために必読の古典とは 第5章 持続可能性の高い社会を残すために ・男女差別が日本を衰退させている ・男性が子育てをすると家族愛が高まる科学的理由 ・赤ちゃんを産んでも女性が経済的に困らない仕組み ・社会保障と税の一体改革は必要不可欠 ・よいリーダーとよい政府は市民がつくる
-
3.8教科書選びから単語暗記まで、なぜ私たちは語学に躓いてしまうのか。 スラスラ読めてコツが身につく、「ここまでやればいい」がわかる。 100の言語をあやつる若き天才学者による、外国語学習の決定書! どんな言語にも使える! 挫折知らずの 外国語独習50のルールを大公開! 【本書の主な内容】 ●ウサギではなく意識してカメになる ●机に座る勉強からはもう卒業する ●「和訳だけ、作文だけ」の教科書はNG ●巻末の語彙集と変化表はマスト ●教科書の一周目は「速く浅く」 ●ノートは書き散らすためにある ●文型優先型と活用優先型を知る ●「文の中心は動詞」が鉄則 ●写経は最強の暗記法と心得る ●フレーズ音読で暗記効果アップ ●発音の鍵、「サンディ」を制する 【目次】 はじめに 第1章 世界の言語地図 第2章 外国語習得の心構え 第3章 教材はこうやって選ぶ 第4章 独習の秘訣~文法編~ 第5章 独習の秘訣~読解、暗記編~ 第6章 独習の秘訣~会話・発音、発展編~ 終章 多言語学習のすすめ
-
3.0圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。さあ、はじめよう!
-
-「助平」は人類を救う! 今、「母権社会」を生き抜くには、男はやさしいヒモになりきるのがいちばん!!――性を知れば知るほど男の女の本性が見える。現代の性事情からは明るい未来はない。一休・良寛・一茶らの先人たちは生きていくうえで性をどう考えていたのか。古今東西の「性生活」と「性表現」を検証し、よりよい「性」のあり方を探る。 ●働いて金を稼ぐのが男性だと考えるのは、すでに古いとしかいいようがない。そんなことを考えて生きてきたから、男女の平均寿命に大きな差が生まれたのだろう。働いてストレスを宿し、そのストレスを解くためにも不節制な行為を繰り返す必要はなにもないといってもいい。――本文より
-
3.7学歴より学問を選べ!――老師ニシベ曰く、人生に必要な四点セットとは「一人の別れがたい恋愛相手と、一人の頼りがいのある親友と、一個の忘れがたい思い出と、一冊の繰り返し言及する書物」。この本が、あなたの一冊の書物となることを! <「学問」119のキーワード> 政治・権利・義務・自治・議会・憲法・官僚制・権力・権威・コミュニティ・デモクラシー・エリート・大衆・メディア・宗教・法律・国家・天皇・日本・2.26事件・グローバリズム・イデオロギー・アメリカ合衆国・国連・国際法・ナショナリズム・国益・資本主義・市場・正義・自衛・有事・戦争・平和・終戦記念日・日米安全保障条約・ハイエク・ホイジンガ・自由・作法・知恵・伝統・公心・倫理・チェスタトン・トックヴィル・バーク・ヴィトゲンシュタイン・古代ギリシャ・家族・父・母・兄弟姉妹・学校・青春・いじめ・恋愛・進学・モラトリアム・勤労・職業・競争・友情・結婚・子供・ユーモア・対話・マナー・病い・老い・死・思春期・学生時代・学生運動・転向・実存・アウトサイダー・劣等感・パラドックス・虚無・アイデンティティ・自尊・信念・運命・愛・成人・フランス革命・ルネサンス・進歩・ヒューマニズム・人権・平等・産業革命・科学・ルソー・アダム・スミス・マルクス・ソクラテス・プラトン・キルケゴール・ニーチェ・ハイデッガー・ヤスパース・オルテガ・オークショット・福田恆存・田中美知太郎・清水幾太郎・三島由紀夫・実学・一身独立・遺産・未来・豊かさ・専門・人生・福澤諭吉・夏目漱石・小林秀雄
-
4.1
-
4.5
-
-★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター! ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ! ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう! 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開! https://github.com/hhachiya/MLBook 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい(線形代数、最適化、確率、統計) 第4章 回帰分析(線形回帰分析、ロジスティック回帰分析) 第5章 分類(線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木) 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習(主成分分析、因子分析、クラスター分析)
-
4.0「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定:Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違いDay3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる 経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法 計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference 経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:Valueベース vs PolicyベースDay4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 強化学習にニューラルネットワークを適用する 価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する:Value Function Approximation 価値評価に深層学習を適用する:Deep Q-Network 戦略を、パラメーターを持った関数で実装する:Policy Gradient 戦略に深層学習を適用する:Advantage Actor Critic (A2C) 価値評価か、戦略かDay5 強化学習の弱点 サンプル効率が悪い 局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い 再現性が低い 弱点を前提とした対応策Day6 強化学習の弱点を克服するための手法 サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習 再現性の低さへの対応: 進化戦略 局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7 強化学習の活用領域 行動の最適化 学習の最適化
-
4.0機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!※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。
-
-最小の努力で、最大の学びがここにある!・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。※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。
-
-◆演習問題が豊富なカラーテキスト! しっかり身につく87問!◆ 振動学の基礎から、多自由度系の振動、連続体の振動、非線形振動を解説。機械の振動と密接にかかわっている、解析力学、回転機械の力学、往復機械の力学についても、章として取り上げた。 【主な内容】 第1章 機械の動力学 機械振動/力学モデルと自由度/運動方程式/単振動/演習問題1 第2章 1自由度系の自由振動 非減衰系の自由振動/エネルギ法/粘性減衰系の自由振動/クーロン減衰系の自由振動/位相平面による振動の表示/演習問題2 第3章 1自由度系の強制振動 正弦加振力による強制振動/不つり合いによる強制振動/振動の伝達/一般の加振力による強制振動/減衰によるエネルギ損失/演習問題3 第4章 2自由度系の振動 非減衰系の自由振動/非減衰系の強制振動/★粘性減衰系の振動/演習問題4 第5章 解析力学 一般座標と一般力/Lagrangeの方程式/Lagrangeの方程式の適用/微小振動と運動方程式の線形化/★Hamiltonの正準方程式/演習問題5 第6章 多自由度系の振動 多自由度系の運動方程式/振動における固有値問題/固有モードの直交性/★一般固有値問題と標準固有値問題の関係/正弦加振力による強制振動/多自由度系の一般的取扱い/演習問題6 第7章 連続体の振動 弦および棒の運動方程式/波動方程式/弦および棒の振動/はりの曲げ振動/固有振動数の近似計算法/演習問題7 第8章 回転機械の力学 回転軸のふれまわりと危険速度/回転体の不つり合い/等価不つり合いと2面つり合わせ/つり合い試験/★遠心力の作用線/演習問題8 第9章 往復機械の力学 往復機械/ピストン・クランク機構の運動/ピストン・クランク機構の慣性力/力の伝達と動力/単気筒エンジンのつり合わせ/★多気筒エンジン/★クランク軸系の力学/演習問題9 第10章 非線形振動 非線形振動/非線形復元力による振動/等価線形化法による近似/★摂動法による自由振動の解法/自励振動/パラメータ励振/演習問題10
-
3.9
-
3.7「みな同じ」の一斉教育から、「みな違う」を前提とした、子ども一人一人にカスタマイズされた、「みんなを伸ばす」教育へ。明治以来の教育システムを根本から変える、本当の意味での「これからの教育」。その基本的な考え方と、具体的な実現方法を、著者による東京都杉並区の取り組みを通じて提案する。 「教育は、変えられる」――今、私は、そう確信しています。 「そんなこと、できるわけがない」 こう言うと、すぐにそのような反応が返ってくることが予想できます。 けれど、考えてもみてください。 広がる学力格差。増加するいじめ。減らない不登校。拡大する特別な教育ニーズ。そうしたことの総体として機能せずに荒れる学級……。教員の過酷な労働の原因にもなっているこうした教育の問題がいまや限界に達していることは、誰にも否定できないはずです。 では、どうすればよいのか。 私は、杉並区教育委員会のスタッフの一人として、ある、「そもそも」を問い直すことから始めました。 「そもそも、教育は何のためにあるのか」 その答えは、とてもシンプルなものです。 「自らの道を拓く『自立』と、誰もが共に生きる『共生』のため」 「自立と共生のための『学び』を、『すべての人』に届けるため」 自立と共生は、「支え合い」の関係にあります。誰もが共に生きられる世界があればこそ、すべての人が自分の道を拓くことができます。自分の道が拓かれていく実感の中でこそ、すべての人が共に生きることのできる世界の大切さが分かります。 そう、教育には、公的な機関が携わることで、すべての人が学びの機会を確実に得られるようにし、一人一人が自らの道を拓けるようにする意味と、みんなが共に生きられるようにする意味があります。この二つの意味を、分かつことなく支え合うようにして満たすこと。それが、教育の目指すところなのです。 (「はじめに」より)
-
4.5理論は裏切らない! ・強化学習で必要になる数理を広くカバーした。・一貫したていねいな解説なので、じっくり読める。付録・参考文献も充実!・ベルマン方程式、TD学習、方策勾配、POMDP、深層強化学習をより深く!/【おもな内容】 第1章 準備 1.1 強化学習とは 1.2 マルコフ決定過程と逐次的意思決定問題 1.3 方策 1.4 逐次的意思決定問題の定式化 第2章 プランニング 2.1 準備 2.2 動的計画法 2.3 動的計画法による解法 2.4 線形計画法による解法 第3章 探索と活用のトレードオフ 3.1 概要 3.2 探索と活用のトレードオフ 3.3 方策モデル 第4章 モデルフリー型の強化学習 4.1 データにもとづく意思決定 4.2 価値関数の推定 4.3 方策と行動価値関数の学習 4.4 収束性 4.5 アクター・クリティック法 第5章 モデルベース型の強化学習 5.1 問題設定の整理 5.2 環境推定 5.3 ブラックボックス生成モデルに対するプランニング 5.4 オンラインのモデルベース型強化学習 第6章 関数近似を用いた強化学習 6.1 概要 6.2 価値関数の関数近似 6.3 方策の関数近似 第7章 部分観測マルコフ決定過程 7.1 部分観測マルコフ決定過程(POMDP)の基礎 7.2 POMDP のプランニング 7.3 POMDP の学習 第8章 最近の話題 8.1 分布強化学習 8.2 深層強化 学習付録A 補足A.1 証明 A.2 ノルム A.3 線形計画法 A.4 自然勾配法の補足
-
3.5
-
3.0なぜか周りにキーマン達が集まる人の秘密! フリージャーナリストという立場でありながら、上場企業トップから省庁キャリアまで、業界随一の人脈の広さを誇る男が、相手の心を開いてつかむ極意をすべて語る。
-
-
-
3.8一人でひねっているだけではなかなか上達しないのが俳句。本気で上達したければ、先生のいる句会に行くのが一番。本書は著者が主宰する句会の実録をもとに、書き下ろしの「句会の心得」を加え、句会とはどういうものか、どうすれば句がもっとよくなるかを具体的に解説。これから句会に行きたい人、必読。すでに参加している人は、自分の句会を見直すいい機会に。ちょっとのぞいてみたい人にも楽しめる「読む句会」。
-
3.9発達障害による生きづらさ、父のDV、家庭不和、継母のいじめ、非行、居場所のない少年時代……悪循環に流され18歳を迎えたある日、父のうらぎりから心に宿った決意、「暗闇から抜け出すには大学に入って人生を変えるしかない」。偏差値30から猛勉強し一流大学へ。大企業へ入社するも、うつ・ひきこもりに。そこで多くの人と出会い生きる使命に気づく。やがて日本初の大規模な不登校中退者の進学塾を立ち上げるまでの感動実話
-
-【統計学はこんな場面で役に立つ】 経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値(データ)を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。 たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか? ●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか? 広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か? ●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか? ●工場の機械が不調をきたしているか?(製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか?) 本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません! 感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。 【学生にも社会人にも】 経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです! 【本書の特徴】 数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト(エクセル)による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。 【おもな内容】 第0章 はじめに 第I部 データの全体像をつかむ 第1章 データの可視化 第2章 度数分布表・ヒストグラム 第3章 代表値・分散 第4章 散布図・相関係数 第5章 単回帰分析 第6章 重回帰分析 第II部 観測されたデータの起こりやすさを測る 第7章 確率の定義と場合の数 第8章 事象の関係と確率の計算 第9章 条件付き確率とベイズの定理 第III部 観測されたデータの背景を知る 第10章 確率変数、確率分布、期待値 第11章 代表的な離散分布:二項分布 第12章 代表的な連続分布1:正規分布 第13章 代表的な連続分布2:カイ2乗分布とt分布 第IV部 データの背後にある確率分布を推測する 第14章 標本調査と標本からの推定 第15章 区間推定 第16章 仮説検定
-
3.0教科書や参考書ではわからない化学の醍醐味 「化学は暗記科目」だと勘違いしていませんか? 知識をひたすら詰め込んでも、うんざりするだけ。 大事なのは、「なぜ、どうして?」という疑問を大切にすること。素朴な疑問に真摯に向き合い、考え続けるうちに化学の面白さが自然にわかってくるはずです。 本書を読めば、あなたの化学の見方がきっと変わります。 こんな悩みはすぐ解消します!※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。
-
4.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。 高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。 「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。 数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。 ※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。
-
4.5※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。 テレビの視聴率、明日の晴れの確率、発ガンリスク、直下型地震の起こる確率、放射線のリスク、生産管理、在庫管理、物価変動、マーケティング……現代の私たちの生活は、「統計」なしには成り立ちません。しかし、統計学の正しい知識がなければ、数字に追われ、数字に踊らされ、数字に振り回されるだけです。本書は、高校数学の知識だけで本格的に統計学を理解することを目指します。(ブルーバックス・2012年2月刊)
-
4.0数学を勉強するのにはちょっとしたコツがいる。数学とうまくつきあっていく最も良い方法は、そのコツを習得することだ。もちろん、それを知らずに勉強するのも、それはそれで意味がないとはいえないし、試験の点数が悪いからといって、何も人生をすべて否定されるわけではない。しかし、大切な青春時代に嫌なことばかりやっていたら、人生の入口にして早くも[世の中嫌なことばかり]ということになってしまう。※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。
-
4.5問題を見たとき、どのように解くかが判るようになる! 教科書は、問題ではなく、手法で分類しています。でも、本番の試験問題には、手法は書いてありません。本書は、関数の種類別に解法のテクニックをまとめた、実戦に即した、ユニークな微分積分の解説書。解き方が判らないのは、教科書が問題ではなく、答え(手法)で分類しているからです。本書では、個々の関数(問題)→手法の逆引き方式によって、解法の定石を解説します。※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。
-
3.8人はいつからでも、どこにいても成長できる! Fラン大学出身、四国のボトリング社に入社するも、高松本社勤務の大学同期とはスタート地点から差をつけられて高知営業所のルートセールススタート。最初は「いつ辞めるか」だけを考えていたダメ新人が、セールス日本一、そして全国のボトラー社でも前例のない日本コカ・コーラ社への出向を果たす。 その裏には先輩・取引先をはじめ多くの人から教えてもらった机上ではけっして教われない「学び」があった。 大学・企業でも話題の、どんな仕事にも生かせる普遍的な学びを明かす。 〇習慣を味方につける 〇「売ってくる」のではなく、「買っていただく」 〇行動は言葉より雄弁 〇人は「自分事」で動く 〇枠の中で考えるのではなく枠をどうするか考える 〇昨日までの自分を模倣しない 〇見方を変えれば違うものが見えてくる 〇礼儀正しさと傾聴は最強の武器になる 〇「なぜその仕事は必要なの」を問い続ける
-
3.9
-
-
-
4.0「ことば」が変われば「生き方」も変わる。新しい自分と出会うための「日本語講座」。「ことば」は歴史によって淘汰され、人の「こころ」によって変化しつづける。人間関係を滑らかにし、自己改革をするために、知っておきたい「日本語」の話し方。 ●新しい日本人のための「ことば」のヒント 学生時代は自分を表現する手段のひとつとして仲間内の「ことば」を操っていても、社会に出れば、社会の共有語が欲しくなる。しかし「ことば」――ふだんなにげなく話す共有語としての「日本語」を、上手に使いこなすためには、どうすればよいのか。こんな悩みを持つ人に、「日本人の日本語」をより美しく話し、上手な「ことばづかい」を身につけるための考え方、具体的な方法をアドバイスする。
-
-
-
3.8
-
-待ち合わせ場所がホテルの「フロント」ではすれ違い! 日本の一流企業や高校・大学で英語を教えて二十年の著者が、しょっちゅう出くわす日本人特有の間違い・勘違い単語をチェック。初心者から英会話の得意な人まで、なぜ一様に同じ間違いをするのか、英米人に「通じる」ために、やさしい実例とエピソードで解き明かす。生きた英語が自然に身につく、誰も書かなかった英単語学習書。
-
4.0【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。 ていねいに説く「量子場」の基礎の基礎。学部1年生から「量子場の理論」に慣れ親しむための入門書。予備知識を最小限度に抑えて,ゼロから学んでいく。場の理論はむずかしくない!
-
4.0スーパーコンピューターが千年かかって解けない問題を数秒で解く量子コンピューター。量子コンピューターを独習したい人のために基礎の基礎から丁寧に解説。量子テレポーテーションや量子暗号もこれでナットク! 未来の技術の目撃者となろう!※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。
-
3.6
-
3.4
-
-人生もゴルフも目標を決めるときやトラブルになったとき、正しい見極め方ができるかどうかが成功の分かれ道になります。間違った努力をしないため、方向を間違えないため、これは紙一重の判断になります。この選択の間違いがあとで大きな差となるのが、見ていて非常に残念なのです――。まず自分の性格を知る、から始める。いったんクラブを握ればトラブルもラッキーもある!
-
-楽しくゴルフが上達する極意! 運動オンチの大槻教授が61歳から始めて6年間でアベレージ88までに上達。その秘密は「科学的に考える」ことだった。指南書やカタログデータ、先輩のアドバイスにはおかしなことがいっぱい。鵜呑みにしてはいけない! ウッドでもう1ヤード、パターをもう1メートル伸ばすには?
-
3.8