マイナビ出版

• Paul Orland（著者）、 松田晃一（翻訳）

プログラマーが知っておきたい「数学」をPythonで学ぼう

プログラミングに必要となる数学の概念を、実際のコーディング（Python、Jupyter Notebook）を通して学ぶことができます。

ソフトウェア開発において数学スキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピュータグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定エンジン、株式市場分析などなど、アプリケーション開発において数学の知識は必要不可欠です。

本書では、線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。「難解な教科書」とはならないよう、数学的概念を実世界に当てはめた例題をたくさん取り上げます！

・コンピュータグラフィックスのためのベクトル幾何学
・行列と線形変換
・微積分のコアコンセプト
・シミュレーションと最適化
・画像、音声処理
・機械学習アルゴリズム

本書は、プログラミング経験がある程度あり、「数学のスキルを再確認したい」「数学の応用についてプログラミングを通じて学びたい」と考えている人のための本です。中学・高校で習った数学の知識があれば大丈夫です。
例題に沿って、すべての練習問題に挑戦することで、本書を最大限に活用することができます。

Manning Publications『Math for Programmers: 3D graphics machine learning and simulations with Python』の翻訳書

1章 プログラムで数学を学ぶ
2章 2次元ベクトルで描画する
3章 3次元にする
4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する
5章 行列で座標変換を計算する
6章 より高い次元へ一般化する
7章 連立1次方程式を解く
8章 変化の割合を理解する
9章 移動する物体をシミュレーションする
10章 文字式を扱う
11章 力場をシミュレーションする
12章 物理シミュレーションを最適化する
13章 音をフーリエ級数で分析する
14章 データに関数を当てはめる
15章 ロジスティック回帰でデータを分類する
16章 ニューラルネットワークを訓練する
付録A Pythonのセットアップ
付録B Pythonのヒントとコツ
付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング

発売日：2021-06-23

ページ数：544ページ