応用数学
□記事を途中から表示しています
[最初から表示]
^ 中尾充宏、渡辺善隆:「実例で学ぶ精度保証付き数値計算」、サイエンス社（2011年）
^ 大石進一編著：「精度保証付き数値計算の基礎」、コロナ社、（2018年）
^ Tucker, W. (2011). Validated numerics: a short introduction to rigorous computations. Princeton University Press.
^ 数値線形代数の数理とHPC, 櫻井鉄也, 松尾宇泰, 片桐孝洋編（シリーズ応用数理 / 日本応用数理学会監修, 第6巻）共立出版, 2018.8
^ Demmel, J. W. (1997). Applied numerical linear algebra. Society for Industrial and Applied Mathematics.
^ Ciarlet, P. G., Miara, B., & Thomas, J. M. (1989). Introduction to numerical linear algebra and optimization. Cambridge University Press.
^ Trefethen, Lloyd; Bau III, David (1997). Numerical Linear Algebra (1st ed.). Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics.
^ 三井斌友 (2003) 常微分方程式の数値解法, 岩波書店.
^ Shampine, L. F. (2018). Numerical solution of ordinary differential equations. Routledge.
^ Deuflhard, P., & Bornemann, F. (2012). Scientific computing with ordinary differential equations. Springer Science & Business Media.
^ 田端正久; 偏微分方程式の数値解析, 2010. 岩波書店.
^ 登坂宣好, & 大西和榮. (2003). 偏微分方程式の数値シミュレーション. 東京大学出版会.
^ Ames, W. F. (2014). Numerical methods for partial differential equations. Academic Press.
^ West, D. B. (2001). Introduction to graph theory (Vol. 2). Upper Saddle River: Prentice hall.
^ Bondy, J. A., & Murty, U. S. R. (1976). Graph theory with applications (Vol. 290). London: Macmillan.
^ Bollobas, B. (2013). Modern graph theory (Vol. 184). Springer Science & Business Media.
^ Gross, J. L., & Yellen, J. (Eds.). (2003). Handbook of graph theory. CRC Press.
^ Brualdi, R. A. (1977). Introductory combinatorics. Pearson Education India.
^ Snyman, J. A. (2005). Practical mathematical optimization (pp. 97-148). Springer Science+ Business Media, Incorporated.
^ Winston, W. L., & Goldberg, J. B. (2004). Operations research: applications and algorithms (Vol. 3). Belmont: Thomson Brooks/Cole.
^ Hillier, F. S. (2012). Introduction to operations research. Tata McGraw-Hill Education.
^ Wagner, H. M. (1975). Principles of operations research: with applications to managerial decisions (No. 04; T56. 7, W3 1975.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
^ Marlow, W. H. (1993). Mathematics for operations research. Courier Corporation.
^ Sontag, E. D. (2013). Mathematical control theory: deterministic finite dimensional systems (Vol. 6). Springer Science & Business Media.
^ 井庭崇, & 福原義久. (1998). 複雑系入門: 知のフロンティアへの冒険. NTT 出版.
^ Bar-Yam, Y. (2019). Dynamics of complex systems. CRC Press.
^ Devaney, R. (2018). An introduction to chaotic dynamical systems. CRC Press.
^ Perko, L. (2013). Differential equations and dynamical systems (Vol. 7). Springer Science & Business Media.
^ Izhikevich, E. M. (2007). Dynamical systems in neuroscience. MIT Press.
^ Wainwright, J., & Ellis, G. F. R. (Eds.). (2005). Dynamical systems in cosmology. Cambridge University Press.
^ Brillouin, L. (2013). Science and information theory. Courier Corporation.
^ MacKay, D. J., & Mac Kay, D. J. (2003). Information theory, inference and learning algorithms. Cambridge University Press.
^ Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2012). Elements of information theory. John Wiley & Sons.
^ Kullback, S. (1997). Information theory and statistics. Courier Corporation.
^ Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning. MIT Press.
^ Marsland, S. (2015). Machine learning: an algorithmic perspective. CRC press.
^ Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.
^ Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis (Vol. 2, pp. 690-696). New Jersey: Princeton.
^ Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.
^ Kantz, H., & Schreiber, T. (2004). Nonlinear time series analysis (Vol. 7). Cambridge University Press.
^ Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time series analysis and its applications: with R examples. Springer.
^ 伊庭斉志. (2011). 金融工学のための遺伝的アルゴリズム. 株式会社 オーム社.
^ 遠藤靖. (2002). 確率モデルの基礎: 金融工学を視野に入れた確率論的考え方. 東京電機大学出版局.
^ Glasserman, P. (2013). Monte Carlo methods in financial engineering (Vol. 53). Springer Science & Business Media.
^ 国友直人, 高橋明彦, 訂正箇所, & 友直人. (2003). 数理ファイナンスの基礎: マリアバン解析と漸近展開の応用. 2003 年, 東洋経済新報社.
^ 長井英生. (2003). 確率制御と数理ファイナンス. 応用数理, 13(4), 318-333.
^ Joshi, M. S., & Joshi, M. S. (2003). The concepts and practice of mathematical finance (Vol. 1). Cambridge University Press.
^ Pliska, S. (1997). Introduction to mathematical finance. Oxford: Blackwell Publishers.
^ Karatzas, I., Shreve, S. E., Karatzas, I., & Shreve, S. E. (1998). Methods of mathematical finance (Vol. 39, pp. xvi+-407). New York: Springer.
^ 山内恒人. (2009). 生命保険数学の基礎. 東京大学出版会.
^ Gerber, H. U. (2013). Life insurance mathematics. Springer Science & Business Media.
^ “数学科教育法に期待される教科指導力の育成”. www.hosei.ac.jp. 2019年2月1日閲覧。
^ “応用数学”. www.dainippon-tosho.co.jp. 2019年2月1日閲覧。
関連項目
関連団体
日本応用数理学会
応用数学分科会、日本数学会で応用数学を扱う分科会
ANZIAM
Society for industrial and applied mathematics
EASIAM
応用数理国際会議
関連分野
数理科学
数理工学
純粋数学
外部リンク
⇒SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematics)
⇒The International Council for Industrial and Applied Mathematics
⇒日本応用数理学会
オンライン版『応用数理』巻号一覧 - J-STAGE
オンライン版『日本応用数理学会論文誌』巻号一覧 - J-STAGE
表
話
編
歴
数学
主要分野
数理論理学
集合論
圏論
代数学
初等
線型
多重線型
抽象
算術/数論
解析学/微分積分学
関数解析学
次ページ記事の検索おまかせリスト▼オプションを表示暇つぶしWikipedia
Size:48 KB
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
担当:undef