本書は中学数学レベルからスタートし、集合、関数、微分、積分、行列、確率といった、AI・データサイエンスに不可欠な数学の基礎を丁寧に解説します。
豊富な練習問題やポイント・補足によるアドバイス、Excel演習などの充実したサポート内容によって、数学が苦手な方でも安心して学習を進められます。
数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム「1-6.数学基礎」に準拠した、統計確率・線形代数・微分積分の土台となる数学的知識を無理なく習得できる”いちばんやさしい”教科書

※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。

【豊富な演習問題と解答により，数理統計の基礎をしっかり身につけられる】

　理系の大学1～3年生を対象とする数理統計学の教科書である。統計学を概説し、記述統計の基本的な手法、データの変動を表現する確率変数の概念とその性質、推測統計の考え方などを解説する。最後に、回帰分析の考え方とその理論的背景について述べる。

【多種多様な問題を解くことで広い意味での数理科学とコンピュータを学べる】

　コンピュータを使って、ユークリッドの互除法やニュートン法など数学の理解を深められる数値計算の入門書。本書では機械学習の分野で広く普及しているフリーソフトPythonを用いて様々な数学の問題を解くことにより、コンピュータが苦手な読者でも計算機に親しみながら簡単なプログラムを独力で作成できるようになれます。

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【AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる！】

　本書は「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしています。15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自ら考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という方のための一冊です。

※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。

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本書は、高校までの数学から高等数学への入門となることを企図している。
本書の特徴の一つは、ε-δ論法によらずに上限と下限を用いて厳密さを担保し、対数関数と逆三角関数を用いて指数関数と三角関数の可微分性を導出していることである（ε-δ論法についても付録で簡単な解説を行っている）。
また、任意の導関数が可積分となるゲージ積分を紹介し、導関数に課されたリーマン可積分となるための本質的でない条件を排除し、多変数では測度や可測関数を具体的に導入することでミニチュア版のルベーグ積分を導入している。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

本書は、トポロジー（位相幾何学）の入門書です。位相空間の復習を含め、基本群とホモロジー群の初歩を解説します。内容を初等的な事柄に絞ることで、初学者が、学ぶべきトポロジーのエッセンスを短期間に修得できることを目指しました。イメージが湧くような図も多く掲載され、理解を助けますが、証明や定義もきちんと述べられた、「しっかり」学べる教科書です。
抽象的、厳密的すぎて興味を損なわないように、そして、トポロジー以外の他の分野に進む学生にも興味が持続するように、適宜具体例を配置し、興味深い題材を厳選して提供しています。

　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。