Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
検索もご利用いただけます
-
近刊
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の知識を網羅的に提供しています。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。暗号理論の章では、現代暗号システムの構築原理と、その安全性を担保す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)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原理、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。
発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。 -
NEW
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。 -
ポップアップカードのすうり
Joseph O’Rourke氏の著書“Geometric Folding Algorithm”、“How to Fold It”の続編的書籍。今回の “Pop-up Geometry” は、“How to Fold It”と同様、初学者や入門者向けに優しく書き下した本ですが、扱っているテーマは “How to Fold It”とは違って、飛び出す絵本、あるいはしかけ絵本と呼ばれる分野のメカニズムを数理的に扱っています。 -
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。 -
数理統計の基礎
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。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
Pythonを使った数値計算入門
【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。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
ε-δ論法と数学の基礎
【大学数学の登竜門「ε-δ論法」を、直感的理解に繋げて解説した意欲作!】
ε-δ論法は解析学を本格的に学び、活用しようとするなら必須になるが、高校までの数学との接続が難しいため習得に時間がかかることが多い。そこで本書では、極限の直観的理解との接続を図るために「なぜε-δ論法は難しく感じられるのか」を考え、「少し見方を変えればε-δ論法は直観的理解の近くにある」ということの説明から始める。ε-δ論法の用法のみではなく、ε-δ論法とそれが数学にもたらした影響について多角的に解説することで、理解を深めることに役立てている。 -
数理・データサイエンス・AIのための数学基礎
【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。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
統計学再入門
【統計を使ったときに残る「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」の正体を解きほぐす!】
本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。 -
超楕円関数への招待
【応用を見据えた「楕円関数の延長としての超楕円関数論」を提示!】
物理数学,工業数学の知識と現代数学との橋渡しをし、数学科の標準的教育を受けていなくても,超楕円曲線やその上の関数を取り扱えることを目指す一冊.
本書では,付録で知識を補うことを前提に,第1・2章に目を通した後,第3章で楕円関数論を,第4・5章でその一般化として超楕円関数論を学ぶ.一方,楕円関数論に親しんでいる読者は,第3章でワィエルシュトラスの楕円関数論に触れた後に,その一般化として第4章,第5章を読み進めることを想定した.第6章では,超楕円関数論の更なる一般化について概観している.