世界標準MIT教科書の書籍一覧

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
原著の第1〜35章、および付録A〜Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和（英）‐英（和）という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。
【目次】
I 基礎
1 計算におけるアルゴリズムの役割
2 さあ，始めよう
3 実行時間の特徴づけ
4 分割統治
5 確率的解析と乱択アルゴリズム

II ソートと順序統計量
6 ヒープソート
7 クイックソート
8 線形時間ソーティング
9 中央値と順序統計量

III データ構造
10 基礎的なデータ構造
11 ハッシュ表
12 2分探索木
13 2色木

IV 高度な設計と解析の手法
14 動的計画法
15 貪欲アルゴリズム
16 ならし解析

V 高度なデータ構造
17 データ構造の補強
18 B木
19 互いに素な集合族のためのデータ構造

VI グラフアルゴリズム
20 基本的なグラフアルゴリズム
21 最小全域木
22 単一始点最短路
23 全点対最短路
24 最大フロー
25 2部グラフでのマッチング

VII 精選トピックス
26 並列アルゴリズム
27 オンラインアルゴリズム
28 行列演算
29 線形計画法
30 多項式とFFT
31 整数論的アルゴリズム
32 文字列照合
33 機械学習のアルゴリズム
34 NP 完全性
35 近似アルゴリズム

付録：数学的基礎
A 和
B 集合など
C 数え上げと確率
D 行列

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　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第2巻ではPart4〜6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。
【目次】
IV 高度な設計と解析の手法
14 動的計画法
15 貪欲アルゴリズム
16 ならし解析

V 高度なデータ構造
17 データ構造の補強
18 B木
19 互いに素な集合族のためのデータ構造

VI グラフアルゴリズム
20 基本的なグラフアルゴリズム
21 最小全域木
22 単一始点最短路
23 全点対最短路
24 最大フロー
25 2部グラフでのマッチング

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【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第1巻ではPart1〜3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。
【目次】
I 基　礎
1 計算におけるアルゴリズムの役割
2 さあ，始めよう
3 実行時間の特徴づけ
4 分割統治
5 確率的解析と乱択アルゴリズム

II ソートと順序統計量
6 ヒープソート
7 クイックソート
8 線形時間ソーティング
9 中央値と順序統計量

III データ構造
10 基礎的なデータ構造
11 ハッシュ表
12 2 分探索木
13 2 色木

付録：数学的基礎
A 和
B 集合など
C 数え上げと確率
D 行　列

参考文献
訳者あとがき
教授の名前
索引
人名読み方ガイド

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　MITの名物教授ストラング博士が線形代数の本質をズバッと解説する“教科書シリーズ”の最新刊。線形代数が教養として身に付くように、既刊書『線形代数イントロダクション』の内容をコンパクトにまとめ、データサイエンスへの応用も掲載。
　従来の書籍とは異なり、ベクトル空間の概念をいち早く学ぶことで線形代数の全体像が見通しやすくなり、飛躍なく諸概念の理解を深めていける。豊富な例題と練習問題は理解度の把握に役立つ。学生から研究者まで、必携の一冊。
【目次】
第1章 ベクトルと行列
第2章 連立一次方程式Ax=bを解く
第3章 4つの基本部分空間
第4章 直交性
第5章 行列式と線形変換
第6章 固有値と固有ベクトル
第7章 特異値分解（SVD）
第8章 データからの学習

付録A1　ABとA+Bのランク
付録A2　ランク1行列における固有値と特異値
付録A3　基本的な分解におけるパラメータの数
付録A4　数値線形代数のためのプログラムとアルゴリズム
付録A5　行列の積分解
付録A6　行列のCR分解
付録A7　正方行列のジョルダン標準形
付録A8　テンソル
付録A9　条件数
付録A10 マルコフ行列とペロン・フロベニウスの定理
日本語版付録B1　行列計算の視覚的表現
日本語版付録B2　行列の世界

英和索引・和英索引
数式索引
6つの重要な定理・線形代数早分かり

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　MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。
　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。
【目次】
第1章 さあ，始めよう！
第2章 Pythonの概要
第3章 簡単な算術プログラム
第4章 関数，スコープ，抽象化
第5章 構造型と可変性
第6章 再帰と広域変数
第7章 モジュールとファイル
第8章 テストとデバッグ
第9章 例外とアサーション
第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
第11章 計算複雑性入門
第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
第13章 プロットとクラス
第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
第15章 動的計画法
第16章 ランダムウォークと可視化
第17章 確率，統計とプログラム
第18章 モンテカルロ・シミュレーション
第19章 標本抽出と信頼区間
第20章 実験データの理解
第21章 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合
第22章 うそ，真っ赤なうそ，そして統計
第23章 Pandasによるデータの探索
第24章 機械学習はやわかり
第25章 クラスタリング
第26章分類法
付録A Python 3.８ 簡易マニュアル

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データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！
本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書．
データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．
深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない．
本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．
【目次】
第1章：線形代数の要点
第2章：大規模行列の計算
第3章：低ランク行列と圧縮センシング
第4章：特別な行列
第5章：確率と統計
第6章：最適化
第7章：データからの学習

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世界標準 MIT 教科書!!
原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている．
単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している．
さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる．
本書は，原著の第1〜35章，および付録A〜Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

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微分方程式と線形代数を縦横無尽に学べる!!
MITの名物教授ストラング先生の最新書籍の邦訳である。大学数学の基本である微分方程式、線形代数を、今までのセオリー通り独立して学ぶことはもちろん、交互にどのように関連付いているのかを、具体的事例を提示しつつ基礎から学べるよう工夫してある。また、実際に利用する際にどのように考えればよいかを記述しているので、工学を学ぶ読者にも大変適している。ストラング先生の独特の口調は、教室で講義を受けていると思わず錯覚してしまうほど雄弁である。微分方程式、線形代数を、研究・開発の基盤におく技術者・研究者や、学部生、大学院生、大学院入試に臨む学生には、必携の書である。

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大きな支持を得て世界中の大学で教科書として活用されているMITの名物博士ストラング先生の線形代数入門書の邦訳である。初歩からはじめ、多くの演習問題を解きながら線形代数の本質の理解へと進めていく。後半では、線形代数の工学的側面にかかわる課題を、具体的な応用事例とその演習問題を解くことにより深く学べる。