数学
Pythonを使った数値計算入門数論から円周率、分子の拡散まで
【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、ユークリッドの互助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ります。
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基本情報
発売日 | 2025年2月21日 |
---|---|
本体価格 | 2,800円 |
ページ数 | 228 ページ ※印刷物 |
サイズ | B5 |
ISBN(POD) | 9784764960947 |
ISBN (カバー付単行本) |
9784764907249 |
ジャンル | 数学 |
タグ | 解析学, 教科書, 近代科学社Digital |
電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
第1章 基礎的な使い方
1.1 講義の目標と簡単な計算
1.2 繰り返しと条件分岐
1.3 リスト(list)、配列(array)、グラフ
1.4 関数
第2章 数値計算の主役
2.1 簡単な線形代数
2.2 線形代数の続き
2.3 方程式の根
2.4 数値積分
第3章 応用
3.1 場合の数・確率・期待値
3.2 乱数の話
3.3 ランダムウォーク
3.4 最小二乗法
3.5 数式処理
第4章 数論の問題
4.1 浮動小数
4.2 数論の問題
4.3 数論の問題:続き
第5章 解析学の話題から
5.1 多倍長計算:mpmath
5.2 円周率の計算
5.3 関数の補間
5.4 オイラー定数
第6章 さらなる応用
6.1 素数定理
6.2 素数定理その2
6.3 乱数を使った数値実験
6.4 多変数関数のニュートン法
6.5 区間力学系
6.6 多項式の判別式と終結式
付録A 解答例
1.1 講義の目標と簡単な計算
1.2 繰り返しと条件分岐
1.3 リスト(list)、配列(array)、グラフ
1.4 関数
第2章 数値計算の主役
2.1 簡単な線形代数
2.2 線形代数の続き
2.3 方程式の根
2.4 数値積分
第3章 応用
3.1 場合の数・確率・期待値
3.2 乱数の話
3.3 ランダムウォーク
3.4 最小二乗法
3.5 数式処理
第4章 数論の問題
4.1 浮動小数
4.2 数論の問題
4.3 数論の問題:続き
第5章 解析学の話題から
5.1 多倍長計算:mpmath
5.2 円周率の計算
5.3 関数の補間
5.4 オイラー定数
第6章 さらなる応用
6.1 素数定理
6.2 素数定理その2
6.3 乱数を使った数値実験
6.4 多変数関数のニュートン法
6.5 区間力学系
6.6 多項式の判別式と終結式
付録A 解答例