книги по математике

Теория вероятностей в инженерных приложениях, Учебное пособие, Трухан А.А., Кудряшев Г.С., 2015.

В пособии излагаются вопросы теории вероятностей и математической статистики в рамках курса высшей математики для технических вузов. Оно содержит основные положения теории вероятностей и математической статистики, а также приложения, такие как теория информации, теория случайных процессов, теория систем массового обслуживания, теория надежности технических устройств и другие, которые являются подготовительными лекциями для успешного освоения соответствующих специальных курсов, читаемых на старших курсах. Пособие построено в виде лекций, а также практических занятий, поэтому снабжено большим количеством различных типовых задач для самостоятельной работы курсантов и студентов. Издание предназначено для студентов технических вузов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям, входящим в УГС «Аэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техники», также может быть использовано преподавателями математики технических вузов для подготовки к лекциям и их методической организации.

Кружок по теории вероятностей, Высоцкий И.Р., 2017.

Сборник составлен по материалам кружка МЦНМО, который проводился в 2015—2017 годах для школьников 8-9 классов. Задачи сгруппированы по занятиям, а занятия — по темам. Последовательность занятий устроена так, что сборник имеет обучающий характер. Большинство новых терминов и методов вводится через задачи. В конце сборника даны ответы и указания к решению, а также алфавитный справочник. В справочник вошли разъяснения многих терминов, формул и методов с примерами, иногда — с доказательствами. При этом предполагается, что у читателя имеются базовые знания теории вероятностей, хотя бы в объеме школьного учебника 7-8 классов. Сборник предназначен для мотивированных школьников, интересующихся студентов, а также для руководителей кружков по теории вероятностей. Может быть использован для подготовки к олимпиадам по теории вероятностей и статистике.

За страницами учебника математики, Математический анализ, Теория вероятностей, Пособие для учащихся 10-11 классов, Шибасов Л.П., Шибасова З.Ф., 2008.

Книга является продолжением книг «За страницами учебника математики. Арифметика. Алгебра« и «За страницами учебника математики. Геометрия. Старинные и занимательные задачи» и адресована учащимся старших классов, желающим расширить и углубить знания по всем разделам математики. Изложение новых математических понятий опирается на школьный курс и сопровождается интересными историческими фактами. Книга погружает учащихся в мир современной математики, рассказывает о роли ученых-математиков в развитии мировой науки. Теоретические сведения дополнены разнообразными задачами.

Моя большая книга вопросов и ответов, Мир с точки зрения математики, Риган Л., 2019.

Насколько наша жизнь связана с числами? А с математикой? Очень и очень сильно. Что общего между жевательной резинкой и Интернетом? Неужели и здесь дело в числах? Именно так! «Моя большая книга вопросов и ответов. Мир с точки зрения математики!» ответит на самые разнообразные вопросы о мире математики и о том, как она влияет на все сферы нашей жизни. От древних времён, когда люди только начинали использовать цифры, и до невероятных современных технологий, которые были бы невозможны без чисел. Математика – это весело! Давайте убедимся вместе. Для среднего школьного возраста

Математический анализ, Практико-ориентированный курс с элементами кейсов, Учебник для бакалавриата по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент», Коннова Л.П., Рылов А.А., Степанян И.К., 2019.

Компактное изложение традиционных разделов математического анализа (элементарные функции, теория пределов, дифференциальное и интегральное исчисления, функция нескольких переменных, дифференциальные уравнения и ряды) дополняется целым спектром приложений к описанию экономических процессов и финансовых расчетов. Приведены примеры задач, поэтапно подводящих к применению математического аппарата в решении комбинированных финансово-экономических задач. Это привносит практико-ориентированный характер в освоение дисциплины «Математика» на первом году обучения в бакалавриате. Учебник содержит задания типа кейсов для самостоятельного решения и обсуждения, рекомендации по решению кейсов с применением математического инструментария. Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения и Образовательным стандартам Финансового университета по направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент». Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент». Может использоваться слушателями курсов повышения квалификации и переподготовки кадров, преподавателями и читателями, самостоятельно изучающими экономическую науку.

Математика на Python, Учебник, Криволапов С.Я., 2022.

Содержит инструкцию по установке языка на ПК, большое количество практи­ческих примеров использования языка Python для решения математических задач. Каждая тема включает примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Учебник логически связан с программой курса математики, утвержденной в Финуниверситете, и состоит из двух основных частей: математического анализа, линейной алгебры и аналитической геометрии. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Танец с кубитами, Как на самом деле работают квантовые вычисления, Сатор Р.С., 2022.
 
Квантовые вычисления заставляют нас изменить отношение к компьютерам. Кубиты способны решать задачи, которые еще совсем недавно казались неразрешимыми. Вы узнаете о принципиальных различиях между квантовыми и классическими вычислениями, вспомните матанализ, чтобы разобраться с такими понятиями, как суперпозиция, запутанность и интерференция, от алгоритмов и схем перейдете к физическим и техническим идеям, лежащим в основе создания железа для квантовых вычислений. Загляните в будущее и узнайте, как развитие технологий повлияет на нашу жизнь!

Математика в машинном обучении, Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Чен С.О., 2024.
 
Фундаментальные математические дисциплины, необходимые для понимания машинного обучения, — это линейная алгебра, аналитическая геометрия, векторный анализ, оптимизация, теория вероятностей и статистика. Традиционно все эти темы размазаны по различным курсам, поэтому студентам, изучающим data science или computer science, а также профессионалам в МО, сложно выстроить знания в единую концепцию. Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. Тем, кто только начинает изучать математику, такой подход поможет развить интуицию и получить практический опыт в применении математических знаний, а для читателей с базовым математическим образованием книга послужит отправной точкой для более продвинутого знакомства с машинным обучением.