Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
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近刊
手を動かして学ぶ はじめてのオペレーションズ・リサーチ
長年「オペレーションズ・リサーチ(OR)」の入門的講義を担当してきた著者が、文系・理系を問わず、数理が苦手な初学者でも楽しめるよう工夫を凝らした内容をベースに書籍化。現実の事例と結びつけ、その先どんな発展があり、どんな知識・技術が必要となるかが伝わることを目指して構成しています。
本書では手作業やゲーム形式の演習に加え、Excel、R、Python、QGIS、MIPソルバーなどを活用した実践的な演習内容を豊富に反映させています。数式を丁寧に読み込み、手を動かしながら学ぶことで、問題解決の「本質」が理解できる意欲的な教科書です。
発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。 -
近刊
高校と大学をつなぐ線形代数
本書は、高校から大学への橋渡しを意識しつつ作成したものです。多くの定理に証明を与え、 従来の大学数学の教科書的な側面を備える一方で、高校の教科書のように計算例・例題・基本問題を多く配置し、大学初年次における学習のしやすさに配慮しました。 さらに、 本書は従来型の講義を反転授業に展開するために用意した教材です。反転授業とは、解説動画によって予習を行い、授業時間には演習を中心に進める形式です。そのため、本書には対応する解説動画を併せて用意しています。
発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。 -
感性情報処理
感性情報処理では、人々のものやコト、サービスに関する感性情報を収集し、それらを解析して、どのような要素や特徴が人々のどのような感じ方につながるのかを解明したり、人々の感性情報を用いて、その人好みのものやコト、サービスを提案するシステムを開発したりします。本書では、感性情報処理について、特に前者に焦点を当て、ざっくばらんに理解することを目的としています。主眼点は、感性情報を得る対象はどのようなものか、感性情報はどのように計測されるか、取得した感性情報はどのように解析・利用されるかの3点です。
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芯まで身につく はじめての統計学
本書は、統計学を初めて学ばれる方の「最初の一歩」として、理論をしっかりと身につけるための入門書です。一般的な入門書と差別化するため、統計学で学ぶべき内容を各章で一つのストーリーに見立てることで、各概念を導入する意味や統計学における位置づけを丁寧に説明しています。統計学の奥深き世界への「チュートリアル」として、その先の高度な知識を自力で習得するための最低限かつ不可欠な基盤を提供する必携の教科書です。
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整数論・暗号理論・符号理論
本書は「整数論」「暗号理論」「符号理論」の三科目を統合的に解説する教科書であり、特に暗号理論および符号理論の理解に不可欠な整数論を網羅しています。
整数論の章では、現代暗号の基礎となる数の集合論、群・環・体といった代数的な概念から、割り算の原理、ユークリッドの互除法、合同式、フェルマーの小定理、中国剰余定理といった基本定理群を解説します。とくに、楕円曲線上の演算とガロア体(有限体)の解説を丁寧に詳述。付録にあるプログラムでは、ガロア体を生成できる原始多項式をすべてリストアップできます。
暗号理論の章では、現代暗号の構築原理と、その安全性の根拠となる数学的な難問に焦点を当てています。公開鍵暗号の安全性レベル、素因数分解問題や離散対数問題といった暗号の根幹をなす課題を掘り下げ、鍵交換プロトコル、ディジタル署名、一方向性ハッシュ関数、メッセージ認証符号(MAC)、ブロックチェーンと暗号通貨といった主要技術を詳細に解説しています。
符号理論の章では、情報伝送における誤り訂正技術について解説を展開し、符号理論の基礎概念から、情報源符号化および通信路符号化の基本定理、LZ77符号、線形符号、巡回符号、ハミング符号、リード・ソロモン(RS)符号、BCH符号、畳み込み符号、ターボ符号、LDPC符号、QRコードのメカニズムに至るまで、多岐にわたる符号化技術を包括的に紹介しています。
また本書ではPARI/GPおよびSageMathを用いた多数のプログラミング例を提示しており、実際に計算プロセスを追体験することで、各アルゴリズムの動作原理や数学的性質に対する深い洞察を得ることが可能となっています。実践的な応用力まで身につけることができる本格的な教科書です。
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地球環境を学ぶ
地球の成り立ちや内部構造の基本を理解し、その上で水や炭素の循環,大気や水質の変化、資源やエネルギーの利用そして気候の長期的な変化について、歴史的な経緯も踏まえながら段階的に学べるよう構成しています。地球環境に関する学びの初歩として、初学者でも無理なく読み進められる一冊。
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情報処理論
本書では,まずコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアの歴史的な発展経緯について取り上げます。次に,コンピュータサイエンスの基礎ということで,プログラム理論,符号理論,オートマトン,ノイマン型アーキテクチャに関する基礎的な内容について取り上げます。さらに,実際のコンピュータ(パソコン)に着目して,各装置や動作機構などについて取り上げます。その上で,これからのコンピュータ(パソコン)はどうなるのかについて考察します。
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中学・高校の基本から学ぶAIの数学
生成AIの登場により機械学習・深層学習などの用語が浸透した一方、原理の理解には難解な数学が壁となります。本書はその壁を乗り越える「ハシゴや脚立」として、理論に登場する数学をやさしく解説。中学・高校の数学知識を前提に、公式の意味や式の展開を丁寧に説明し、穴埋め問題も活用してじっくり学べる構成です。AI時代に必須の数学知識を無理なく習得できる、初学者必読の書籍。 -
Python×データサイエンス
本書では、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。 -
いちばんやさしいAI・データサイエンスのための数学入門
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。
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