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Bit. 6(3)(65)

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目次・巻号

  • Bit
    • 1960~1969 (10)
    • 1970~1979 (135)
    • 1980~1989 (151)
    • 1990~1999 (162)
      • 1990 (17)
      • 1991 (16)
      • 1992 (15)
      • 1993 (17)
      • 1994 (17)
      • 1995 (17)
      • 1996 (17)
      • 1997 (16)
        • 29(1)(364) [65]
        • 29(2)(365) [66]
        • 29(3)(366) [68]
        • (3 別冊) [113]
        • 29(4)(367) [69]
        • 29(5)(368) [69]
        • 29(6)(369) [71]
        • (6 別冊) [231]
        • 29(7)(370) [69]
        • 29(8)(371) [71]
        • (8 別冊) [133]
        • 29(9)(372) [67]
        • 29(10)(373) [67]
        • 29(11)(374) [72]
        • (11 別冊) [145]
          • 第1部 これだけは知っておきたい数学ツール //1~77
          • 1章 表計算とグラフ化ツール //2~18
          • 表計算とは //2~3
          • 集計表を作る //3~7
          • グラフを描く //7~11
          • 表とグラフの印刷とプックの保存 //11~13
          • 実験データの整理 //13~14
          • 数値計算 //14~15
          • こんなこともできる //15~17
          • おわりに //17~18
          • 2章 数式処理システム //19~31
          • はじめに //19~20
          • 多項式の計算 //20~22
          • 数表はいらない //23~
          • 数学公式集はいらない //24~25
          • 数学関数と関数定義 //25~
          • 構造化データ //25~26
          • グラフィクスとサウンド //26~27
          • 数値計算と精度 //27~
          • 微分方程式と補間関数 //27~29
          • Matheinaticaノートブック //29~31
          • まとめ //31~
          • 参考文献 //31~
          • 3章 数式エデイタとしてのTEXとLATEX //32~43
          • はじめに //32~33
          • LATEX2εについて //34~38
          • AMSパッケージ //38~39
          • 数式の記述 //39~42
          • おわりに //42~43
          • 参考文献 //43~
          • 4章 数値計算ライブラリ //44~58
          • ライブラリとは //44~46
          • 総合的な数値解析ソフトウェア //46~47
          • それでもプログラムを //47~50
          • 科学技術計算用コンピュータ //50~53
          • ソフトウェアの入手方法 //53~57
          • おわりに //57~
          • 参考文献 //57~58
          • 5章 統計ソフトウェア-データ特徴を探査する //59~77
          • はしがき //59~
          • 統計ソフトウェアの特徴 //60~63
          • 統計解析の場面をシミュレートする //63~64
          • データに触れる-データを探査する //64~66
          • 変数間の関連を知る-連関図による観察 //67~68
          • 多変量の変数間の関連を少数次元にうつす-主成分分析による次元縮約 //68~72
          • 加工変数の観察と質的データの操作 //72~76
          • 統計ソフトウェアの品質-むすびにかえて //76~77
          • 参考文献 //77~
          • 第2部 これだけは知っておきたい基礎数学 //79~161
          • 1章 重ね合せの原理と応用-線形代数,行列とベクトル //80~87
          • 画像のベクトル空間 //80~
          • 画像空間の基底 //81~82
          • 画像の内積と正規直交基底 //82~83
          • 画像の特徴による展開 //83~84
          • 固有ベクトルによる基底 //84~86
          • 応用と画像例 //86~
          • まとめ //86~87
          • 参考文献 //87~
          • 2章 非線形問題を解く鍵-数値解析 //88~97
          • 線形とは //88~89
          • 非線形とは //89~
          • 局所線形近似 //89~90
          • ニュートン法 //90~91
          • 収束の速さ //91~92
          • 離散近似法 //92~93
          • オイラー法 //93~94
          • 高階および連立の微分方程式の扱い方 //94~95
          • 近似の次数を上げる //95~96
          • ルンゲ・クッタ法 //96~97
          • 安定性 //97~
          • 参考文献 //97~
          • 3章 グラフィクスのための幾何学 //98~107
          • 座標系と点 //98~99
          • 座標変換 //100~101
          • アフィン変換 //101~102
          • アフィン結合と凸結合 //102~105
          • 同次座標と射影変換 //105~107
          • おわりに //107~
          • 参考文献 //107~
          • 4章 データ解析の数理 //108~118
          • はじめに //108~109
          • 統計的データ解析の視点 //109~111
          • 統計モデルによる推定 //111~116
          • 十分原理 //116~118
          • まとめ //118~
          • 5章 数値シミュレーションの基礎-常・偏微分方程式の数値解法 //119~127
          • シミュレーションてなんだろう //119~120
          • 数値シミュレーションでのモデル化 //120~121
          • シミュレーションの面白さ //121~122
          • 易しいシミュレーションと難しいシミュレーション //122~123
          • 数学モデルにはなぜ微分方程式が使われるか? //123~
          • 常微分方程式の例 //123~124
          • 偏微分方程式の例 //124~
          • 常微分方程式を解いてみよう //124~125
          • 偏微分方程式を解いてみよう //125~126
          • 計算誤差について //126~
          • 可視化 //127~
          • 参考文献 //127~
          • 6章 人工知能のための集含と論理 //128~140
          • はじめに //128~
          • 集合の基礎 //128~130
          • 論理の基礎 //130~136
          • 集合と論理 //137~
          • 発展 //137~139
          • 最後に //139~
          • 参考文献 //140~
          • 7章 アルゴリズムと計算量 //141~151
          • はじめに //141~142
          • PとNP //142~144
          • 解きにくい問題をなんとか解く-近似パラダイムとランダム化 //144~
          • 集合被覆問題と貪欲アルゴリズム-線形計画法を経由した設計と解析 //144~148
          • 論理式充足可能性判定問題とランダム化 //148~150
          • おわりに //150~
          • 参考文献 //150~151
          • 8章 離散数学と組合せ最適化 //152~161
          • ナップサック,最大安定集合,巡回セールスマン問題 //152~155
          • 力ずく法 //156~157
          • 分枝限定法 //157~159
          • 多面体的アプローチ //159~161
          • 第3部 ツールのための現代数学はやわかり //163~266
          • 1章 大規模数値計算の最先端-クリロフ部分空間法と行列の前処理 //164~177
          • はじめに //164~165
          • PCG法 //165~167
          • 行死の前処理 //167~168
          • 非対称行列系の反復解法 //168~173
          • 非対称行列系への前処理 //173~174
          • PCGソフトウェア //174~175
          • まとめ //175~
          • 参考文献 //176~177
          • 2章 高速自動微分法-計算の品質保証 //178~187
          • はじめに //178~179
          • 高速自動微分法 //179~182
          • 誤差推定 //182~183
          • 計算の品質保証の初歩 //183~185
          • おわりに //185~186
          • 参考文献 //186~187
          • 3章 M系列-乱数発生のテクニック //188~195
          • はじめに //188~189
          • M系列 //189~192
          • M系列を使った乱数の生成法 //192~195
          • おわりに //195~
          • 参考文献 //195~
          • 4章 暗号数論-情報セキュリティの鍵 //196~202
          • フェルマーの小定理 //196~
          • 公開鍵暗号 //196~197
          • RSA暗号 //197~198
          • 素数生成 //198~200
          • 整数霞数分解とRSA暗号の安全性 //200~201
          • 楕円曲線暗号 //201~
          • 最後に //201~
          • 参考文献 //201~202
          • 5章 スプライン-なめらかで柔軟な形状表現 //203~214
          • スプラインとは //203~205
          • なぜ多項式では十分でないのか? //205~
          • スプラインと近似能力 //205~207
          • B-スプライン //207~209
          • B-スプラインをべ-スにしたスプラインの表現 //209~210
          • 補間とデータあてはめ //210~211
          • スプラインの値,微係数,定積分の計算 //211~212
          • ツールポックスなど //212~
          • さらに学ぶために //213~
          • むすび //213~
          • 参考文献 //213~214
          • 6章 ウェーブレット //215~226
          • はじめに //215~
          • データの並べ換え //215~217
          • ウェーブレット変換とフィルタバンク //217~218
          • 連続ウェーブレット変換 //218~
          • スケーリング関数と直交ウェープレット //220~221
          • ウェープレット解析の応用 //221~222
          • ウェーブレット解析ツール //222~225
          • 参考文献 //225~226
          • 7章 複雑系-自然の不思議・社会の不可思議の解明 //227~234
          • カオス //227~229
          • フラクタル //229~230
          • 進化 //230~
          • コンピュータ //231~
          • 現象論からの記述-物質の束縛からの離脱 //232~233
          • インターネット時代の数学としての複雑系研究 //233~234
          • おわりに //234~
          • 参考文献 //234~235
          • 8章 AVS-ビジュアライゼーションソフトウェア //236~245
          • ビジュアライゼーションとAVS //236~237
          • データフローパラダイムとビジュアルプログラミング //237~240
          • データマツピングの実際 //240~242
          • AVS周辺の最新動向とまとめ //242~244
          • 参考文献 //244~245
          • 9章 Khoros-画像処理ソフトウェアパッケージ //246~253
          • はじめに //246~
          • Khorosとは? //246~247
          • Kharosによる画像処理プログラミング //248~251
          • おわりに //251~252
          • 参考文献 //252~253
          • 10章 MPEG-インターネット時代の映像圧縮 //254~266
          • はじめに //254~255
          • MPEGのアルゴリズム //255~262
          • MPEGのアプリケーション //262~264
          • インターネット時代のMPEG //264~266
          • 参考文献 //266~
        • 29(12)(375) [76]
      • 1998 (15)
      • 1999 (15)
    • 2000~2009 (16)

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https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/3299341/1

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