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本書は「式は数学の文法で書いた文」という立場で，常微分方程式の読み方と立て方，解の求め方と解釈を理解することをめざした解説書である.解法を覚えて計算するだけではなく，数学の発想力を向上するために「どのように考えを進めるのか」「なぜこのような方法に気づくのか」を，読者とともに確かめながら説明を進めている. 随所に「書式に注意せよ」「感覚をつかめ」「用語を理解せよ」「イメージを描け」「舞台裏」「式には表情がある」「Stop!」「線型代数との結びつき」という注釈を挿入した.式の書き換えを並べるだけでなく，計算の意味がわかるように配慮した.微分方程式と線型代数とは，根本で同じ考え方・概念に基づいていることを理解して，数学の視野を広げるようにした. 演習問題は，何を理解することを意図して作問したかを明確にして，「問題の由来」「着眼点」「解法」「現象の実例」の順に解説した.この組立は，論文の序論・方法・結果・考察の構造につながることもめざしている.読者に検算の習慣を身につけていただくために，「検算」の項目を設けたことは，類書に例が見つからない.微分方程式を解くねらいは，求めた解の振舞を知ることだから，ほぼすべての微分方程式の解曲線を図示した. 微分方程式の解説だけでなく，ワープロでレポート・論文などを書くときの文字の使い方，数学の説明文の書き方，数学記号・数式の表し方，英語表現も整理してある.索引を用語集・和英辞典として活用できるようにした.

理工系専門学校の教科書，理工系大学初年度の副読本程度の内容を目安に，物理や電気を学習する上で利用される数学の理解を目的とした。数学的な観点よりも，実際の問題に応用される範囲で物理学的な観点で問題に挑むように解説した。

第1章プログラミング言語のモデル； 第2章型付きラムダ計算； 第3章型付きラムダ計算の拡張； 第4章型推論システム； 第5章多相型言語のモデル； 第6章レコード計算系の理論

第1章Mathematica入門(よく使う関数；方程式ほか)； 第2章テンソルとは(指標と総和規約；座標変換(直交座標)ほか)； 第3章場の方程式(応力；ひずみほか)； 第4章無限材料中の介在物(楕円球介在物のEshelbyの解；多相の同心状介在物がある場合の応力場ほか)； 第5章有限な媒質内の介在物(境界値問題の一般解法；定常状態の熱伝導方程式ほか)

第1章イントロダクション； 第2章データとプロット； 第3章空間データの操作； 第4章Rを用いたプログラミング； 第5章GISとしてRを利用する； 第6章Rによるポイントパターン解析； 第7章Rによる地理空間属性分析； 第8章局所的な空間分析； 第9章Rとインターネット上のデータ； 第10章エピローグ

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「PyMC3を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」 第1章確率的に考える―ベイジアン推論入門； 第2章確率プログラミング―PyMC3入門； 第3章複数パラメータの取り扱いと階層モデル； 第4章線形回帰モデルによるデータの理解と予測； 第5章ロジスティック回帰による結果変数の分類； 第6章モデル比較； 第7章混合モデル； 第8章ガウス過程

プログラミングの初歩から始めて，実践的なプログラムを書くのに必要となる内容までを含んだJavaプログラミングの教科書。前半では，インターネットのサポートページに公開したタートルグラフィックスのライブラリを利用しながら，オブジェクト指向を中心とするJava言語の概念を丁寧に説明。続いてJavaSE8で加えられたラムダ式に代表される関数型プログラミング，コレクションや並列処理についても詳説。また，後半では，JavaFXによるグラフィカルユーザインターフェース，アニメーション，そして、ネットワークなど，実用的なプログラムに必要になるライブラリの使い方を解説。豊富な練習問題があり，例題や練習問題のプログラムはサポートページからダウンロードして動かすことができ，自習書としても最適である。プログラムはコマンドライン(ターミナル)での実行とEclipseの両方に対応。JavaSE8に準拠している。

簡潔データ構造とは，データをエントロピーの限界まで圧縮して保存しつつ，検索等の処理を行う際にはあたかも非圧縮のデータに対してアクセスしているように扱えるデータ構造である。データを圧縮することにより，これまでのデータ構造よりも多くのデータを扱えるようになる。扱うデータによっては1/100まで圧縮できる。2000年以降，多くの理論的・実用的データ構造が提案されており，ゲノム情報処理等では実際に使われている。本書は，基本的な簡潔データ構造(ビットベクトル，文字列，木構造等)の理論を説明する。初期の簡潔データ構造は非常に難解なものが多く，実装しても性能の出ないことが容易に想像できたが，後に提案されたものは理論的性能を保ったまま簡単化されており，容易に実装可能であり実際の性能も良い。本書ではそのようなデータ構造を中心に説明しているため，簡潔データ構造を実問題に適用する際の助けになると思われる。

第1章R作図の紹介； 第2章traditional作図を素朴に使ってみる； 第3章traditional作図のカスタマイズ； 第4章Trellis作図：latticeパッケージ； 第5章grid作図モデル； 第6章grid作図オブジェクトのモデル； 第7章新しい作図関数と作図オブジェクトの開発；

1量子プログラミングの概要と準備(はじめに；予備知識)； 2古典的制御をもつ量子プログラム(量子プログラムの構文と意味論；量子プログラムの論理；量子プログラムの解析)； 3量子的制御をもつ量子プログラム(量子的場合分け文；量子的再帰)； 4今後の展望

「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となっている。本書は，さまざまなデータから未来を予測する”回帰問題”や”分類問題”に焦点を当て，多くのPythonのコードとともに，機械学習の効率的なアルゴリズムを取り上げていく。アルゴリズムがどのように振る舞うかをプログラムから理解し，結果を適切に解釈できるよう，動作を理解するためのコードと，実践で利用する最適化されたコードの2種類を用意し，また無償で入手可能なデータセットに対してアルゴリズムを適用し，その実行結果から解釈の仕方に至るまでを丁寧に解説している。実際に手を動かしながら読み進めていくことで，データ解析に必要な考え方を一通り身につけることができる，データ解析の入門書として格好の1冊となろう。[原著名：MachineLearninginPython：EssentialTechniquesforPredictiveAnalysis]

本書では，確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について，画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では，クラス分類問題という視点において，多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し，深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で，グラフ構造の疎(Sparse)性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を，連続最適化問題という視点から解説する。

Rパッケージの開発者として名高いKunRenが，R初心者およびRについてある程度は扱えるものの知識がアップデートされていない中級者へ向けて書いた入門書。モダンなアプローチでRの内容が平易に解説されている。前半はRの言語解説(オブジェクトやデータの扱い方等)についてページが割かれ，金融分野でRを扱ってきた著者の経験をふまえ，一部では難解ともいわれるRの言語仕様がわかりやすく書かれている。読者は文章に引き込まれながら読んでいくうちに自然とRに関する深い知識を身に付けることができるだろう。後半はRについての発展的な内容となっており，最近のdplyrやrlist，data．tableといったモダンなデータハンドリングパッケージ，他書では扱っていないメタプログラミング，RによりWebスクレイピングをいかにプログラミングしていくかなど，十分に読み応えのあるものとなっている。

GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく，代表的な教科書であるSuttonandBarto(1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり，2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように，入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり，比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あまり経つが，近年の発展は本書で掲載されたアルゴリズム・アイデアをその基礎においている。特に本書では，深層学習を利用した深層強化学習を含む最近の発展に，本書で紹介されたアルゴリズムがどのように使われているかを解説した訳者補遺を追加することで，本書と最先端の研究との橋渡しをしている。

「R」とはオープンソースのフリーウェアで、最新の統計的手法とグラフィックス作成機能をも兼ね備えている。ソフト本体は誰でも無料でインターネットからダウンロードできる。本書はプログラミング経験の無い読者向けにRとは何か、何ができるのか、なぜRでプログラミングなのかから説きおこした好評ドイツ語版テキストの邦訳。インストールの方法、プログラミングの基礎からパッケージ作成法まで、親切に詳述。

Rとは、S言語をモデルとして1992年頃に誕生して以来、進化を続けるオブジェクト指向のプログラミング言語であり、統計的手法とグラフィックス作成機能をも兼ね備えた開発環境である。Rは誰でも自由に最新版をダウンロードして自由に利用することができるソフトウェアで、日本を含め世界中に多数のユーザーがいる。本書はRユーザーの間での注目度がにわかに高まってきているRのグラフィックス機能を拡張する「ggplot2」パッケージの解説書。ggplot2は洗練されたグラフィックス機能を提供するが、基本となる関数は二つに集約。基本関数で作成したプロットを拡張したい場合には「レイヤー」を追加するという手法をとる。本書では、初級者向けにggplot2で何ができるのか、どのように実現するのかを実例を豊富に使って説明。さらに中・上級者向けには、グラフィックスをカスタマイズする技法についても解説。

Xamarin．Forms待望のバイブル、遂に完結!あの「ペゾルド本」の著者による新時代アプリ開発解説書の決定版! 第20章非同期とファイルI/O； 第21章座標変換； 第22章アニメーション； 第23章トリガーとビヘイビア； 第24章ページナビゲーション； 第25章さまざまなページ； 第26章カスタムレイアウト； 第27章カスタムレンダラー

開発の基本から応用までを詳しく解説。Webhook、タイマー起動、データ/ストレージアクセスなど、代表的なイベント駆動の応用手法も説明。 AzureFunctionsの概要； AzurePortalで初めての関数を作成する； AzureFunctionsの適用範囲； AzurePortalの概要； トリガーの種類； 定期起動する(タイマートリガー)； HTTPトリガーでデータベースを更新； CosmosDBトリガーの利用； ファイルストレージの利用； プッシュ通信； 多数の連携(EventGrid)； 付録AzureFunctions開発に必要なツール

ActiveDirectoryの概念および導入、構成管理方法を詳細な手順と豊富な画面を使ってわかりやすく解説します。ActiveDirectoryは、ドメインサービス(DS)、ライトウェイトディレクトリサービス(LDS)、証明書サービス(CS)、RightsManagementサービス(RMS)、フェデレーションサービス(FS)の5つのサービス群の総称です。本書では、ドメインサービスを中心に解説し、その他のサービスについても概要を解説します。ActiveDirectoryを初めて使う方でも、画面を見ながら手順に従って操作するだけで簡単に目的の作業を行うことができます。ある程度使いなれている方には、ActiveDirectoryをより使いこなすためのリファレンスとしてお使いいただけます。

本書は、VisualC#2017で、SQLServer2017を使用したWeb-DBシステムを構築するための基本を学ぶことができます。VisualC#2017の最新技術と本格的なWeb-DBシステムの開発手法を、網羅的にわかりやすく習得できるようにまとめています。Web-DBシステムの開発手順、VisualC#2017の言語技術、VisualStudioの統合開発環境の使い方、SQLServerデータベースとのやり取り、AJAXの利用方法、IISの設定方法など、Web-DBシステムを構築するために必要となる基本的な開発手法をサンプルファイルを操作しながら自然に習得できます。また、システムの設計、開発、配布、運用の工程に沿った形で構成されているため、これからWeb-DBシステムの開発に携わろうと考えている初心者の方であっても、業務システム開発の一連の流れにあわせたポイントをしっかりと学習することもできます。

ActiveDirectoryの概念および導入、構成管理方法を詳細な手順と豊富な画面を使ってわかりやすく解説します。ActiveDirectoryは、ドメインサービス(DS)、ライトウェイトディレクトリサービス(LDS)、証明書サービス(CS)、RightsManagementサービス(RMS)、フェデレーションサービス(FS)の5つのサービス群の総称です。本書では、ドメインサービスを中心に解説し、その他のサービスについても概要を解説します。ActiveDirectoryを初めて使う方でも、画面を見ながら手順に従って操作するだけで簡単に目的の作業を行うことができます。ある程度使いなれている方には、ActiveDirectoryをより使いこなすためのリファレンスとしてお使いいただけます。

SysMLを開発したコアメンバーによる定本の待望の翻訳。実例をもとにSysMLの使い方やノウハウを紹介。組込みシステム開発成功の秘訣。 第1部序論(システムズエンジニアリングの概要；モデルベースシステムズエンジニアリングほか)； 第2部SysML言語の解説(SysML言語アーキテクチャ；パッケージによるモデルの編成ほか)； 第3部モデリング例(機能分析を用いた蒸留器のモデリング例；OOSEMによる住宅セキュリティシステムのモデリング)； 第4部モデルベースシステムズエンジニアリングへの移行(システム開発環境へのSysMLの統合；組織へのSysMLの導入)； 付録ASysMLリファレンスガイド

現行の試験制度で出題された午前問題をすべて収録。午前1を300問、午前2を200問、合計500問を準備。ページの表に問題、裏に解答解説を収録して、使いやすくした。

過去問題攻略が合格への近道!よく出る問題を厳選収録!重点項目を完全網羅!苦手分野をチェックして効率良く学習できる! 午前1高度資格共通知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)； 午前2システム監査技術者専門知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)

過去問題攻略が合格への近道!よく出る問題を厳選収録!重点項目を完全網羅!苦手分野をチェックして効率良く学習できる! 午前1：高度資格共通知識(テクノロジ系；マネジメント系；ストラテジ系)； 午前2：プロジェクトマネージャ専門知識

メニーコア/マルチコアプロセッサ向けの並列化言語OpenMPとOpenACCの教科書・演習書。初学者が間違えやすい点を最初に明示し、並列計算の考え方から学ぶことができるよう工夫した。

多倍長計算環境を設計するための理論的基礎・計算アルゴリズムに加え、C/C++による多倍長計算ライブラリのプログラミングテクニックや、演算の高速化手法について詳しく解説。 第1章多倍長精度数値計算とは?； 第2章コンピュータにおける数値演算の基礎； 第3章コンピュータにおける計算高速化手法； 第4章GNUMPの多倍長整数演算と多倍長有理数演算； 第5章多倍長浮動小数点数演算―GMPのMPFとMPFR/GMP； 第6章マルチコンポーネント型ライブラリQD； 第7章基本線形計算と連立1次方程式の解法； 第8章混合精度反復改良法； 第9章多倍長計算の高速化技法拾遺；

ブロック誤り訂正符号； 有限体； 通信路と誤り確率； リード・ソロモン符号とその復号； 巡回符号； フレーム； 最尤復号と畳込み符号； 符号の組合せ； リード・ソロモン符号とBCH符号の復号； 反復的復号； 代数幾何符号； 付録A線型代数のいくつかの結果； 付録B通信路； 付録C最小多項式の表； 付録D問題の解答； 付録E訳者補遺：拡張リスト復号と積和アルゴリズム； 付録F訳者による文献紹介

生体認証の基礎となるパターン認識をプログラミングでお手軽に実践!数字・顔・テクスチャー・さまざまな図形…etc．いろいろな画像の特徴をつかむアルゴリズムとプロジェクトの作成方法を1冊でマスターする。 パターン認識の基礎； 画像の前処理； パターン認識の簡単な例； フーリエ記述子による数字認識； ニューラルネットによる数字認識； 離散コサイン変換による顔認識； KL変換による顔認識； 2次元フーリエ変換によるテクスチャーマッチング； ウェーブレット変換によるテクスチャーマッチング； 遺伝的アルゴリズムによる図形認識； ラスタベクトル変換による図形認識； VC#．NETとVC++．NETによるアプリケーション作成

クォータニオン(四元数)とスプライン曲線を中心にCG数学を解説した入門書。CG数学の最も基本的な操作である、行列による回転・拡大・座標変換を基礎からていねいに解説しているので、直観的にはわかりにくい四元数と回転の対応が自然に理解できます。また、B-スプライン曲線やNURBSなどについても、その生成方法や考え方をていねいに解説。高校数学の復習から始まるので、他書では敷居が高く感じている人にもおすすめです。

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版!◆機械学習の理論をわかりやすく解説数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。◆幅広い手法を網羅「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。

言語仕様が常に進化しているC++の標準化の動向をしっかり押さえながら、それらの最新の機能をどのように使うべきかについて、実践的な観点からその技法をまとめる。配置new、仮想コンストラクタ、確認回数計測、プロキシークラス、二重ディスパッチなど、初中級以上のC++プログラマに必須と思われる技法までをカバー。

本書は著者を含めたプログラマーたちが扱った問題をベースに、エレガントなプログラムを書く際のさまざまなアドバイスや手法について解説。大学でのアルゴリズム講義に登場してくる探索やソート、データ構造といった内容に触れており、現実的な題材の下に要求の定義、リソースの活用の仕方、動作する環境などのさまざまな側面からどのようにアルゴリズムを組むべきかといった、プログラムを組む上での原理原則を学べるように構成されている。題材となっている内容はプログラムを組んだ経験のある人ならば必ず触れたことのあるレベルなので、高級言語でのプログラムが書ける人ならば誰でも理解できる内容になっている。随所に登場する設問や読書案内も読者が学習する上で役に立つだろう。自分のプログラミングを原則的、一般的な見地からよりよいものにしていくために必携の一冊。

オブジェクト指向パラダイムを有効にするためのデザインパターンの中から、重要度の高いものを厳選し解説。要求における流動的要素や、要求の変化という観点から、さまざまな事例について丁寧な考察を行うことによって、デザインパターンそのものを導き出すというユニークなアプローチを採っている。オブジェクト指向パラダイムのメリットを120%引き出したいと考えている方にお薦めの一冊。

本書は1991年の初版以来、C++プログラマから絶大な支持を得てきた『EffectiveC++』の内容を新たにした改訂第3版の翻訳書。C++プログラムを理解しやすく、保守しやすく、移植性をあたえ、拡張しやすくするために、55個のガイドライン(アドバイス)を設けた。すべての項で、よりよいデザインを考え、よくある問題を避け、自分の期待通りに動く、より効率的なプログラムを書くためのガイドラインが示されている。さらに著者は、「2005年(原著第3版発行)の今、C++プログラマにとってもっとも重要なアドバイスは何だろうか」という問いをたて、その要求にも十分に答えた。リソース管理、テンプレートを使ったプログラミングに関する章を追加し、例外の存在、デザインパターンの適用、TR1という新しい項目に関する解説も加えた。すべてを初めから組み立てなおし、実際に半分以上が新しい内容になっている。

新しい機能、基本の操作、作図の方法、便利なカスタマイズ、コマンドの使いこなし、これらの解説すべてを一冊に凝縮! 第1章AutoCADLTとは； 第2章4ステップ36問で学ぶAutoCADLTの基本； 第3章AutoCADLTで建築図面を作成； 第4章AutoCADLT活用術8のポイント； 第5章カスタマイズでより便利に； 第6章AutoCADLTのリボンコマンドを使いこなす

企画設計モデルから基本・実施設計モデルへ。実践!BIMのテクニック。 1企画設計から基本、実施設計へ(3つの設計フェーズとBIMモデル；基本設計/実施設計モデルの環境設定ほか)； 2モデルの作成(基本設計モデルの入力；実施設計モデルの入力)； 3モデルから実施設計図面を作成(詳細図のビューを作成；ツールを使って詳細図を作成ほか)； 4応用編(チームで作業する；ARCHICADで積算ほか)

建築分野で進む「BIM化」の流れに乗り建築用3次元CAD「ARCHICAD」の解説書として好評だった「ArchiCADではじめるBIM設計入門[企画設計編]」が2017年9月末にリリースされたばかりの「ARCHICAD21」に対応!ARCHICADBIMガイドラインで学ぶ、BIMの実践テクニック! 1BIMでできること(CADとBIMここが違う；BIMでできること11)； 2ARCHICADとガイドラインの概要(これだけは知っておこう…始める前に；ガイドラインの全体像；企画設計モデルの目的と特徴；企画設計で使用する環境設定)； 31Fモデルを作成(フロアと通り芯；柱と梁；壁；建具；床と階段)； 4各階の作成とモデルの仕上げ(2階と3階；4階、5階とR階；カーテンウォールと低層棟)； 5モデルから図面へ(面積表を作成する；図面を作成する；レイアウト)

汎用CAD「VECTORWORKS」で2次元製図から3Dパース制作、プレゼンシート制作するための「これだけは知っておきたい」という機能・操作方法を厳選し、短期間でおぼえられる入門書。2D製図から3D作成、プレゼンボード制作まで。教材データをインターネットからダウンロード! 01VECTORWORKSの基本； 022D作図の基本(1)； 032D作図の基本(2)； 042D作図の応用(1)； 052D作図の応用(2)； 063Dモデリングの基本； 07建物のモデリング(2D/3Dモデルの作成)； 08レンダリングとテスクチャマッピング； 09カメラと光源； 10プレゼンボードの作成

建設業界で話題のBIM(BuildingInformationModeling)を最先端のソフトウェアで実践!今回新たに「ファミリ(部品)」作成の解説を大幅に増補! 1Revitの画面と基本操作(ユーザーインターフェース；画面操作ほか)； 2基本設計(Revitでモデリングするための準備；Revitでのモデリング)； 3プレゼンテーション(マテリアルの設定；方角、場所、太陽の設定ほか)； 4図面作成(1階平面図の作成；住戸平面図の作成ほか)； 5シート設定と図面の書き出し/読み込み(DWG形式への書き出しとリンク読み込み)； 6ファミリの作成(テンプレートの準備；本体の作成ほか)