確率の難しい抽象論や測度論を使わず，大学1年までの知識で学べる，「確率過程」の入門書！ マルコフ連鎖，ランダムウォーク，マルチンゲールなどの基礎はもちろん，オプションの価格づけ，モンテカルロ法，ブラウン運動，分枝過程などの応用や発展までを，本書1冊でカバー． コイン投げや玉出し問題（ポリアの壺）などの，直感的にイメージしやすい例と結び付けて，重要な定義や定理などの基礎をわかりやすく学んでいけます． また，丁寧な計算や具体例や問題によって，理解を深められます． そして，各理工学分野やファイナンスなどに確率過程の知識を活かすための，確かな数学的理解と計算力を身につけられます． ◆こんな人におすすめ！ ・確率論や測度論の詳細に寄り道せずに，確率過程の内容だけを学びたい ・高度な抽象確率論は学ぶ予定はないが，数学的概念はしっかり理解したい ・応用や発展に活かせる基礎を，網羅的に身につけたい 第0章　確率過程の世界へようこそ 第1章　マルコフ連鎖 第2章　ランダムウォーク 第3章　独立確率変数の和 第4章　分枝過程 第5章　マルチンゲール 第6章　離散時間確率過程の応用と発展 第7章　連続時間の確率過程

3,520円

入門　確率過程

《予測を「作る」から「使う」へ》 ・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！ ・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！ ・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！ 【サポートページ】 https：／／logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/ 【キーワード】 ▼決定分析の基本 　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値 ▼決定分析の活用 　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定 ▼効用理論入門 　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度 ▼確率予測とその活用 　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式 【目次】 第1部　序論 　第1章 意思決定における予測の活用 　第2章 決定分析の役割 第2部　決定分析の基本 　第1章 決定分析の初歩 　第2章 Pythonの導入 　第3章 決定分析におけるPythonの利用 　第4章 期待値に基づく意思決定 　第5章 情報の量 　第6章 情報の価値 第3部　決定分析の活用 　第1章 予測の評価 　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値 　第3章 決定分析の事例 　第4章 標準型分析 　第5章 逐次決定問題における予測の活用 第4部　効用理論入門 　第1章 選好と効用関数表現 　第2章 期待効用理論 第5部　確率予測とその活用 　第1章 確率予測の基礎 　第2章 確率予測の活用 第1部 序論 第1章 意思決定における予測の活用 第2章 決定分析の役割 第2部 決定分析の基本 第1章 決定分析の初歩 第2章 Pythonの導入 第3章 決定分析におけるPythonの利用 第4章 期待値に基づく意思決定 第5章 情報の量 第6章 情報の価値 第3部 決定分析の活用 第1章 予測の評価 第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値 第3章 決定分析の事例 第4章 標準型分析 第5章 逐次決定問題における予測の活用 第4部 効用理論入門 第1章 選好と効用関数表現 第2章 期待効用理論 第5部 確率予測とその活用 第1章 確率予測の基礎 第2章 確率予測の活用

3,520円

意思決定分析と予測の活用　基礎理論からPython実装ま…

○2020年の新学習指導要領に対応しています。 ○書き込み式のドリルで，1枚ずつはがしてテストできます。 ○反復練習で基礎学力の定着と充実を図れます。 ○巻頭には「1年のふくしゅう」があるので，小学1年で学んだ計算問題を復習してから学習を始めることができます。 ○数単元ごとに「まとめテスト」，巻末に「しあげテスト」があるので，学んだことが身についたか確認することができます。 ○解答編では，答えのほかに指導者向けの指導の手引きとなる「アドバイス」も掲載しています。 ○1年・2年用には，学習の励みになるように「合格シール」（カラー）を付けています。

792円

小2／特訓ドリル　計算…

本書は中学，高校の数学教師，および将来その職につくことを目的に勉強をしている人を対象としています。特徴は，各項「背景」「課題」「解説」「演習」の4つからなり，ときにそれに「余談」が加わり，よりその項の理解を深めます。数学教育での問題解決は，数学教育を活性化する重要な手法で，教師にもありきたりでない問題解決の経験を持つことが強く求められます。本書は教職にある人，それを志す人に理解してほしい問題解決の諸側面を経験してもらうことをねらいとした，教師にある人や，それを志す人のための問題集です。 本書は，『教職数学シリーズ 実践編10 教師のための問題集』として1990年初版発行後，以来，長年にわたり読者の方々にご愛読いただいてまいりました。このたび，多くの読者からのご要望を受け，新たに『数学教師のための問題集』と改題し単行本として再発行することといたしました。 有理数と無理数 部屋割り論法 文字の使用 比例/関数のグラフ 関数方程式 数学的モデル 近似の考え 拡張と一般化 パターンの発見 証明への導入 図形の相似 空間の想像力 空間における平行と垂直 平面図形から空間図形への類推 ひし形12面体ー立体模型の作成 空間ベクトルの基礎 見取り図

2,750円

数学教師のための問題集〔教師のための問題集 改題〕…

近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 　背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくなったこと，モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から，本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが，R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く，階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ，推定計算も自動で行なわれる。さらに解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張が簡単に可能だ。 　一般にベイズ統計を扱う書籍は初歩的な内容にとどまるものか，難解な数式が多く実際の問題への応用が難しいものが多い。しかし，本書はこれらの書籍とは一線を画し，現実のデータ解析を念頭に置いて非常に実践的な内容に仕上げた。本書でStanとRを介して身につけた統計モデリングの考え方は，Stanの文法が変化しても，他の統計モデリングツールを扱う場合にも，大いに役に立つと確信している。

3,300円

StanとRでベイズ統計モデリング…

◆対象読者◆ ・2022年4月以降に高等学校へ入学される（された）方 ★教科書履修内容の定着を主眼とした日常学習用問題集★ 【特長1】学習しやすい小項目構成 数学1＋Aの内容を53項目に細かく分け，日常的な学習で取り組みやすいようにしています。 【特長2】「基本」→「応用」の2段階構成 「基本問題」→「応用問題」と2段階の問題を解いていくことで，無理なくスムーズに実力をつけることができます。 【特長3】定期テストに有効 どんな問題がテストに出やすいのか，どんな問題で成績に差がつくのかをアイコンで示しています。効率的な定期テスト対策ができます。

990円

シグマ基本問題集 数学1＋A…

微積分の入門から始めて、線形代数、フーリエ級数、複素関数論、さらには微分形式やルベーグ積分などの現代的なテーマまで、一貫した構想の下にゆうゆうと説き進む。高校数学を修めていれば自習できる。旧版全６巻を２巻ずつ合本にした新装版。

3,850円

解析入門　上

微分積分学の永遠の名著。あらゆる数学の教科書が手本とした書。新たに高木函数の解説を補い新版として登場。

3,520円

定本　解析概論

累計60万部超の「坂田理系シリーズ」の「指数・対数」。入門レベルから手厚くフォローされているほか、多くの受験生を悩ませる「大小比較」「指数・対数の方程式・不等式」「桁数」の問題について詳しく解説。

1,430円

坂田アキラの　指数・対数が面白いほどわかる本…

特別支援教育士（S.E.N.S）　推薦！！ 「算数が苦手」 「個別に支援が必要」 そんな子どもたちのためのプリントです。 ステップ2は、 「くり上がりのたし算、くり下がりのひき算、　大きな数、数えること」（小学1年 後半） プリントの4つの特長 1　読みやすいUD書体 　　どの子にも、見やすいといわれる「UD書体」を取り入れました。 　　UD書体は、2020年からの教科書でも使われています。 2　学習しやすい内容 　　はじめての問題にはていねいな説明を入れました。 　　スモールステップですすめられる問題配列にしました。 3　安心して取り組める問題量 　　問題の量をおさえ、どの子も安心して取り組めるようにしました。 　　「やりきった」という達成感があるから、継続して取り組めます。 4　算数の基礎基本「四則演算」に特化 　　算数の基礎基本「たす・ひく・かける・わる」がマスターできる内容に特化しました。 どの子も「できた」「たのしい」と感じてもらえるようにつくりました。 特別支援教育士（S.E.N.S）　関田聖和先生　推薦のプリントです。

2,200円

改訂　算数が苦手な子どもへの　個別支援プリント　ステップ…

高校までの数学と大学以降の数学の間に大きなギャップを感じる者は少なくない。 大学以降の数学は現代数学への入り口でもあるため、集合や写像といった言葉を用いて記述されるようになる。また、数学の本自体も高校までのものと比べると、行間が広い。さらに、命題や定理といった数学的な主張の証明は、公理や定義といったあらかじめ前提とされていることや言葉の意味を用いて行われる。 本書は、このようなことから生じる高校までの数学と大学以降の数学の間のギャップを埋めるための教科書である。 本書では、現代数学を理解する上で欠かすことのできない集合や写像に関する基礎的事項の解説から始め、関連する内容を、主に大学1年次で学ぶ微分積分や線形代数の中から、基礎的な計算問題や簡単な証明問題などを交えつつ述べていく。また、先の数学の学習のために必要となる基礎固めを目的とし、微分積分や線形代数については必ずしも標準的な内容を一通り扱ったり、それらを必要知識として仮定したりはせず、中には証明なしに定理を事実として認め、それを用いることも行っている。さらに、自学自習の役に資するべく、行間に関しては可能な限り何をどこで使うのかを述べ、「問」や「章末問題」にはすべて詳細な解答を用意した。 大学数学へ本格的に入門するための第一歩。解答付きの約300問を収録。手を動かしてしっかりと身につけよう！ 第I部 集合と写像の基礎 第1章 集合 1.1 集合に関する基本用語 1.2 集合の演算 第2章 写像 2.1 写像に関する基本用語 2.2 合成写像と逆写像 第II部 微分積分の基礎 第3章 数列と関数 3.1 数列とその極限 3.2 関数の極限 第4章 関数の微分 4.1 微分に関する基本事項 4.2 平均値の定理と逆関数の微分法 第5章 関数の積分 5.1 原始関数と積分 5.2 積分の計算（その1） 5.3 積分の計算（その2） 5.4 ガンマ関数とベータ関数 第III部 線形代数の基礎 第6章 同値関係 6.1 同値関係と商集合 6.2 well-definednessと平面ベクトルの演算 第7章 ベクトル空間と線形写像 7.1 ベクトル空間 7.2 線形写像 第8章 行列 8.1 行列に関する基本用語 8.2 行列の演算 第9章 基底変換行列と表現行列 9.1 基底 9.2 次元と基底変換行列 9.3 表現行列と転置行列 第10章 行列式と複素数 10.1 置換 10.2 行列式 10.3 複素数 参考文献 解答例 索　引

2,750円

学んで解いて身につける 大学数学 入門教室…

1,166円

元気に伸びる数学1・A問題集　新課程…

660円

中1数学の方程式

3,190円

自然科学の統計学

数値計算の基本からていねいに解説，理解したうえでPythonで実践。〔内容〕数値計算をはじめる前に／非線形方程式／連立1次方程式／固有値／関数の近似／数値微分と数値積分／フーリエ変換／常微分方程式／偏微分方程式

3,740円

Pythonによる数値計算入門…

大学基礎科目としての線形代数学の教科書・参考書。抽象的といわれる基本概念・重要概念へのビジュアルなアプローチをめざし、話のながれを重視して、思考順、学習する順に全体を構成した。新装版として登場！ 第1章 ベクトル 1.1 ベクトル 1.2 ベクトルの演算 1.3 複素平面 1.4 複素ベクトル空間 第2章 行列 2.1 行列 2.2 行列の演算 2.3 行列の積 2.4 行列の演算の法則 2.5 正則行列，逆行列 2.6 行列の分割 2.7 複素行列 第3章 線形写像 3.1 写像 3.2 線形写像 3.3 線形写像の行列表現 3.4 線形写像の合成と行列の積の関係 3.5 連立1次方程式ーーー (正則変換の場合の解法のアイデア) 第4章 行列式 4.1 行列式のイメージ 4.2 置換 4.3 置換の互換への分解 4.4 置換の符号 4.5 行列式の定義 4.6 行列式の基本的性質 4.7 行列式の展開 4.8 行列の積の行列式 4.9 正則行列，逆行列 4.10 ファンデアモンデの行列式 第5章 連立1次方程式 5.1 連立1次方程式の解法 5.2 クラーメルの公式 第6章 ベクトル空間 6.1 抽象的ベクトル空間 6.2 1次結合と部分空間 6.3 線形写像 6.4 1次独立と1次従属 6.5 連立斉1次方程式 6.6 行列式と1次独立性の関係 6.7 ベクトル空間の基底（ベース) 6.8 ベクトル空間の次元 6.9 基底の間の関係 6.10 線形写像の行列表現 6.11 ベクトル空間の同型 6.12 商ベクトル空間 第7章 ランク 7.1 ランクの定義 7.2 小行列式によるランクの定義 7.3 線形写像の基本定理 7.4 同型写像の特徴づけ 第8章 連立1次方程式(2) 8.1 解の存在定理 8.2 連立斉1次方程式の解法 8.3 線形写像でとらえる解の集合の形 8.4 連立1次方程式の基本変形 8.5 行列の行基本変形，列基本変形 8.6 階段行列 8.7 階段行列の手法で解く連立1次方程式 8.8 逆行列の計算 第9章 固有値と固有ベクトル 9.1 固有値と固有ベクトルの意味 9.2 固有多項式と固有方程式 9.3 行列の対角化 9.4 行列の三角化 第10章 内積 10.1 空間の内積と外積 10.2 内積空間 10.3 ベクトルの長さ(ノルム) 10.4 ベクトルのなす角 10.5 シュミットの正規直交化法 10.6 直交補空間，直和分解 10.7 計量を保つ写像 10.8 直交行列 10.9 エルミット内積 10.10 ユニタリ行列 第11章 正規行列の対角化 11.1 実対称行列とエルミット行列 11.2 正規行列 11.3 実2次形式とエルミット形式 11.4 2次曲線と2次曲面 第12章 ジョルダンの標準形 12.1 不変部分空間 12.2 べき零部分空間 12.3 安定像空間 12.4 べき零部分空間と安定像空間による直和分解 12.5 一般固有空間 12.6 一般固有空間による直和分解 12.7 べき零写像によるフィルトレーション 12.8 べき零写像に関係してとる基底 12.9 べき零行列の標準形 12.10 ジョルダンの標準形

4,180円

線形代数学［新装版］…

各分野で活躍する方々が、数学との関わりや意外な使い方、楽しみ方を思う存分に語る1冊。第1巻では青柳碧人氏などが登場！ 1. デザインと数学の架け橋を／野老朝雄氏にきく 　数学から生まれたデザイン 　模様が“つながる〞 　勘の赴くままに 　数学は誰のものでもない 　架け橋を作りたい 2. 天地のない絵が描きたい／高野文子氏にきく 　きっかけは伏見康治 　線対称は自分語りをしない 　仕組みを描きたい 3. 「数学をすることの意味」を求め続けて／青柳碧人氏にきく 　クイズ問題になぜか数学者がよく登場する 　『浜村渚の計算ノート』誕生 　なぜ数学小説が書かれるのか 　数学者を怪人に仕立て上げたい 　数学好きにはミステリ好きが多い 　数学の「アイドルグループ」を作ろう！ 　数学に感動している人たちがさまざまな分野にいる 4. からくりと3進法と漸化式／岩原宏志氏にきく 　驚きの作品群 　楽しみ方を提示するためのからくり 　ドロップアウトして出合った世界 5. 数式はいかに組まれるか／株式会社精興社 数式組版チームにきく 　数式組版の流れ 　『数セミ』組版の歴史 　数式が組める技術とやりがい 6. 数学を楽しく考えてくれるだけで／松野陽一郎氏にきく 　大学院を出て教員に 　生徒のつまずきに耳を澄ませたい 　問題は解けなくてもいい 　基礎の重要性 7. 気象の理論と観測の狭間にある数理／荒木健太郎氏にきく 　数学が好きだったから気象に興味を持った 　天気予報における方程式 　関東地方の大雪と台風は予測が難しい 　天気予報に携わるために数学はどの程度必要？ 　気象学の啓蒙活動 　こんな身近なところに数学が 8. 折り紙の窓から見る数学／前川淳氏にきく 　折り紙設計と幾何 　折り紙とのこれまで 　「新しい博物学」としての折り紙 　数学と折り紙の永遠 9. 自動生成で広がる世界／藍圭介氏にきく 　シンセサイザーに興味を持った学生時代 　竹内関数で音楽生成 　大学で研究するために大学職員に 　大学での研究 　研究にも仕事にも数学が欠かせなくなった 　ビッグタイトルのゲームは数学の塊 　AIはプログラムを自動生成するのか 　ゲーム業界は数学の才能を求めている 付録 A. 数学科出身のメディアアーティスト真鍋大度氏が語る「数学を勉強することの強み」とは？ 　数学と出会った頃 　最初の作品 　表現の世界における数学の立ち位置 　数学科出身者の強み 　ゴールを想像する力

1,980円

数学にはこんなマーベラスな役立て方や楽しみ方があるという…

統計的データ解析の数理的側面を担う「数理統計学」の基本的事項とその論理展開の一部を垣間見ること，そして，統計数理的な視野に基づいてデータ解析技術を開発する際の一助となることを目的として執筆された教科書。 応用統計学分野でよく見かける定理や性質についてはやや厳しい条件を課したうえで証明の概略を与え，できる限り，本書のなかだけで数理統計学の論理が追えるように配慮している。 第I部　基本事項 第1章　データの整理 1.1　母集団と標本 1.2　データの種類 1.3　位置をあらわす記述統計量 1.4　ばらつきをあらわす記述統計量 第2章　確率 2.1　事象 2.2　確率 2.3　条件付き確率とベイズの定理 2.4　事象の独立性 第3章　確率分布 3.1　累積分布関数 3.2　離散型確率変数・連続型確率変数 3.3　確率変数ベクトル 3.4　確率変数の独立性 3.5　順序統計量 第II部　確率分布の特徴づけ 第4章　期待値と変数変換 4.1　期待値と分散に関する基本公式 4.2　相関係数 4.3　確率変数の変数変換 4.4　確率変数ベクトルの変数変換 4.5　積率母関数と特性関数 4.6　確率母関数 第5章　代表的な離散型確率分布 5.1　ベルヌーイ試行 　　5.1.1　ベルヌーイ分布 　　5.1.2　二項分布 　　5.1.3　幾何分布 5.2　ポアソン分布 5.3　超幾何分布 5.4　多項分布 第6章　代表的な連続確率分布 6.1　一様分布 6.2　正規分布 　　6.2.1　確率密度関数と積率 　　6.2.2　多次元正規分布 6.3　ガンマ分布 　　6.3.1　確率密度関数と積率 　　6.3.2　カイ二乗分布と正規分布の関係 　　6.3.3　指数分布 6.4　ベータ分布 6.5　F分布 6.6　t分布 第7章　近似法則 7.1　反転公式 7.2　収束概念 7.3　確率不等式 7.4　連続写像定理 7.5　大数の法則と中心極限定理 第III部　統計的推論の基礎 第8章　推定量とその性質 8.1　平均二乗誤差 8.2　推定の良さ 8.3　有効推定量 第9章　最尤推定量とその周辺 9.1　尤度方程式による解法とその問題点 9.2　最尤推定量の漸近正規性 9.3　十分統計量 　　9.3.1　基本的概念 　　9.3.2　ラオ・ブラックウェルの定理 9.4　モーメント推定量 第10章　統計的仮説検定の考え方 10.1　2つの誤り 10.2　検定の非対称性 10.3　ネイマン・ピアソンの補題 10.4　仮説検定問題の定式化 10.5　不偏検定 第11章　統計的仮説検定の周辺 11.1　仮説検定の手続きの概要 11.2　いくつかの検定統計量 　　11.2.1　t検定 　　11.2.2　F検定 　　11.2.3　尤度関数に基づく検定統計量 11.3　区間推定 11.4　サンプルサイズの設計 第12章　ベイズ推論 12.1　頻度論統計学とベイズ統計学の違い 12.2　パラメータ推定法 　　12.2.1　ベイズ推定量 　　12.2.2　最大事後確率推定量 12.3　予測分布 12.4　事前分布 　　12.4.1　共役事前分布 　　12.4.2　無情報事前分布 12.5　ベイズ流の区間推定 12.6　仮説検定的な考え方 参考文献 付　　表 索　　引

3,190円

数理統計学

穴埋め形式でやさしく解説。問題の読み解き方がわかる。

1,320円

実用数学技能検定文章題練習帳5級…

著者の人気講座で練り込まれた「業務ですぐに使えるExcelの操作と統計学」を、7日間の独学で習得できる！ 　ビジネスマンであれば誰しも職場において多くのグラフやデータを目にしていますが、さてそれでは「これは何に役立つのか？」「これに基づいて次に何を行えばよいのか？」という疑問を持ったことがあるのではないでしょうか。いくらデータが詳細で、分析が緻密であっても、統計学の知識がないと、それらを活かすことができないのです。 　また、巷にはデータを分析するためのツールが数多くありますが、統計学の基礎に関する理解があやふやなままこれらにより分析を実行すると、間違った答えがもっともらしく出てしまうため、かえって危険です。 　本書は、データマイニングや統計解析の講演・オンライン講座の講師を数多く務めた著者が、講座の内容を練り込み、統計学の中でも特にビジネスに活用するために必要な知識・手法を厳選し「1週間」で無理なく独学できるようにまとめたものです。 　さらに、効率良く学習し、また「身に付ついたつもり」の状態に陥らないように、最も普及しているビジネスツールであるExcelを用い、実際に手を動かしながら進めていくよう構成しています。「とりあえず操作ができる」レベルの読者でも理解できるように、Excel操作・関数等の解説も並行して行うので、Excelに自信がない方でも問題ありません。 第1日目： データ活用 　- Excelでデータ分析をするうえで知っておくべきこと 第2日目： 記述統計学 　- 事実を把握・訴求するために、データの特徴を表す方法 第3日目： 推測統計学 　- 仮説を検定、母集団を推定する 第4日目： 回帰分析・1 　- 分析の一番人気、関連度合いを利用した分析と数値予測 第5日目： 回帰分析・2 　- 複数の要因をもとに予測する（重回帰分析） 第6日目： 時系列分析 　- 時系列変動のデータ分析と予測 第7日目： 判別分析 　- 顧客サービス満足度の分析 付録：補講

2,750円

7日間集中講義！　Excel統計学入門…

2,200円

兵庫県高校入試合格できる直前編数学・英語・国語（令和7年…

四角いアタマを丸くする算数・数学の問題。中学受験に役立ち、頭の体操にもなる問題を厳選。

1,650円

中学受験算数　楽しく学ぶパズル・図形のひらめき問題…

プログラミングに役立つ「数学的な考え方」を身につけよう。 2005年の刊行以来、数学書として異例の大ロングセラーを続けている前著の改訂版です。 プログラミングや数学に関心のある読者を対象に、プログラミング上達に役立つ「数学の考え方」をわかりやすく解説しています。数学的な知識を前提とせず、たくさんの図とパズルを通して、平易な文章で解き明かしています。 改訂にあたっては、文章を全面的に見直すと共に、現在の人工知能、ディープラーニングブームを踏まえて、付録「機械学習への第一歩」を加筆しています。この付録では、 ・機械学習とは ・予測問題と分類問題 ・パーセプトロン ・機械学習における「学習」 ・ニューラルネットワーク ・人間は不要になるのか という項目について、ていねいに説明しています。 プログラミングや数学に関心のある読者はいうまでもなく、プログラミング初心者や数学の苦手な人にとっても最良の一冊です。 第1章 ゼロの物語 第2章 論理 第3章 剰余 第4章 数学的帰納法 第5章 順列・組み合わせ 第6章 再帰 第7章 指数的な爆発 第8章 計算不可能な問題 第9章 プログラマの数学とは 付録1 機械学習への第一歩 付録2 読書案内

2,420円

プログラマの数学 第2版…

「例題＋考え方＋答え」で文章題の解き方をくわしく解説しているので，正しく理解して解いていけるようになります。 1回分は見開き2ページで，44回分で構成されているので，計画を立てて学習しやすくなっています。 また，高度な内容を取りあげた「トライ！」のページで，さらに深い思考力が身につきます。

880円

トコトン算数　小学4年の文章題ドリル…

マーケティング、在庫管理、価格決定など、ビジネスシーンで必要となるデータ分析の基礎、統計学をExcelで学ぶ! 本書は実践的なサンプルによる解説で、すぐに仕事に活かせる知識が満載。ワンランク上のデータマンを目指す方必携。 ビジネスシーンにおいて日々起こる問題の原因究明、そして解決のための対応策の策定において、統計学はもはや必須の知識です。「平均値」、「中央値」、「最頻値」といった基礎中の基礎から、「回帰分析」、「確率分布」、「推定」、「検定」、「分散分析」まで、仕事の現場で必要となる統計解析の基本をやさしく解説!

2,948円

Excelで学ぶ統計解析本格入門…

1,430円

日々トレ算数問題集3　テストゼミ編…

770円

大学入試短期集中ゼミノート数学3…

これまで，3次元回転の表現や解析に関する書籍は，物理に軸足を置くものが多かった。しかし近年，コンピュータの発展によって，身近な問題で3次元回転を扱うことが増加した。例えば，カメラや3次元センサーによる計測，コンピュータビジョン，コンピュータグラフィクスにおける3次元の解析やモデリング，また，ロボットの制御やシミュレーションなどにおいて3次元回転の計算処理が必要となる。 　計算処理の中心はパラメータ推定であり，特にデータに誤差があるときが問題になる。本書では，はじめに3次元回転に対する入門的な解説を行い，次に一般の非等方，非一様な誤差に対する非線形最適化の原理を述べる。まず，解が解析的に得られる場合を示し，次に一般の場合の数値探索法として，微小回転がリー代数を成すという性質を用いた「リー代数の方法」を定式化する。そして，例として，コンピュータビジョンの代表的な問題に適用する。さらに，計算した回転の信頼性の評価法やその精度の理論限界についても述べる。 　付録として，巻末に位相空間，多様体，リー群，リー代数についての簡単な解説を加える。 第1章　序論 1.1　3次元回転 1.2　回転の推定計算 1.3　微分に基づく最適化 1.4　回転の計算の信頼性評価 第2章　回転の幾何学 2.1　3次元回転 2.2　直交行列と回転行列 2.3　オイラーの定理 2.4　座標軸周りの回転 2.5　さらに勉強したい人へ 第2章の問題 第3章　回転のパラメータ 3.1　ロール，ピッチ，ヨー 3.2　座標系の回転 3.3　オイラー角 3.4　ロドリーグの式 3.5　四元数による表現 3.6　さらに勉強したい人へ 第3章の問題 第4章　回転の推定I：等方性誤差 4.1　回転の推定 4.2　最小2乗解と最尤推定 4.3　特異値分解による解法 4.4　四元数表示による解法 4.5　回転行列の最適補正 4.6　さらに勉強したい人へ 第4章の問題 第5章　回転の推定II：異方性誤差 5.1　異方性正規分布 5.2　最尤推定による回転の推定 5.3　四元数表現による回転の推定 5.4　FNS法による最適化 5.5　同次拘束条件による解法 5.6　さらに勉強したい人へ 第5章の問題 第6章　微分による最適化：リー代数の方法 6.1　微分による回転の最適化 6.2　微小回転と角速度 6.3　回転の指数関数表示 6.4　無限小回転のリー代数 6.5　回転の最適化 6.6　最尤推定による回転の最適化 6.7　基礎行列の計算 6.8　バンドル調整 6.9　さらに勉強したい人へ 第6章の問題 第7章　回転の計算の信頼性 7.1　回転の計算誤差の評価 7.2　最尤推定の精度 7.3　精度の理論限界 7.4　KCR下界 7.5　さらに勉強したい人へ 第7章の問題 付録　リー群とリー代数 A.1　群 A.2　写像と変換群 A.3　位相 A.4　位相空間の写像 A.5　多様体 A.6　リー群 A.7　リー代数 A.8　リー群のリー代数

2,970円

3次元回転

われわれ人類は、いつ数学と出会ったのか。古代や近現代の偉大な数学者は何を発見し、何を解き明かしたのか。そして、宇宙の真理に迫る理論はどんな数式で表されるのか？　本書では、こうした数学にまつわる謎と秘密を、エピソードを交えて紹介するとともに、相対性理論や量子論などの最先端科学の基礎となっている現代数学についても、図解やイラストでわかりやすく解説する。数学がわかれば、この世界の仕組みが見えてくる。

693円

決定版　数学のすべてがわかる本…

パス解析・共分散構造分析を難しい数式を使わず図の描き方からはじめる！共分散構造分析への最初の一歩を踏み出すための入門書。本書はあくまでも初歩中の初歩となる入門書ですので、つぎのステップに進めでいってもらわなければなりません。ただ、本書で触れた「基本」を身につけてもらえば、あとは「応用」ですので、他の本を読んだときのハードルは低くなっているはずです。--最後により パス図の基本図形　相関と因果関係を表現する　複数の原因を考える　複数の結果を考える　基本図形を組み合わせる　原因となるか結果となるか　因果のつながり　パスの自由度　潜在変数を仮定する　複数の潜在変数の関係　Amosで分析する　モデルの適合度　Amosで潜在変数を扱う

1,980円

新装版 共分散構造分析はじめの一歩…

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