数学独習法

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-06-524358-9
• Title: 数学独習法
• Title Transcription: スウガク ドクシュウホウ
• Author/Editor: 冨島佑允 著
• Series Title: 講談社現代新書 ; 2623
• Author Heading: 著者 ： 冨島, 佑允, 1982- トミシマ, ユウスケ, 1982- ( 001259166 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : 講談社 (出版)
• Publication Date: 2021.6
• Publication Date (W3CDTF): 2021
• Extent: 301p
• Size: 18cm
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Content Type: テキスト
• Media Type: 機器不用
• Carrier Type: 冊子
• Subject Heading: 数学 スウガク ( 00571521 )Authorities
• NDC 10th ed.: 410 : Mathematics
• NDLC: MA21
• Target Audience: 一般
• Price: 1000円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: MA21-M212
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 031480891; http://id.ndl.go.jp/bib/031480891
• National Bibliography No. (JPNO): 23547156
• TOHAN MARC No.: 34215648
• Cataloging Rule: Nippon Cataloging Rules 2018 Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: ビジネス数学の達人に私大文系卒編集者がわかるまで聞き返してできた、仕事に出てくる数学知識。解かず覚えず、読むと数学脳になる！
• Collection (particular): リポジトリ収録資料
• Note (Production): 電子書籍
• Producer: 講談社
• Production year: 2021-06-16
• Format: EPUB; フィックス
• Data Provider (Database): 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-e Code: 06A0000000000335242D

• Author introduction: 冨島 佑允 1982年福岡県生まれ。京都大学理学部卒業、東京大学大学院理学系研究科修了（素粒子物理学専攻）。修士（理学）、MBA in Finance（一橋大学）、CFA協会認定証券アナリスト。大学院在籍時は欧州原子核研究機構（CERN）で研究員として世界最大の素粒子実験プロジェクトに従事。修了後は...

Table of Contents

はじめに
【第1章】これからの時代に必要な数学四天王
1-1　代数学：分からないことを仮説でとらえる
1-2　幾何学：イメージをカタチにしてとらえる
1-3　微積分学：複雑な物事を単純化してとらえる
1-4　統計学：大きな視点で俯瞰してとらえる
【第2章】代数学：仮説を立てて謎を解くための数学
2-1　1次関数：シンプル・イズ・ベストの代名詞
2-2　2次関数：日常生活を支える縁の下の力持ち
2-3　指数関数：人類を翻弄するスピード狂
2-4　対数関数：数のマジシャン
2-5　グラフの形がヒラメキにつながる
2-6　線形代数学：たくさんの変数をまとめて料理
【第3章】幾何学：ビジュアル化系数学の豊かすぎる使い道
3-1　幾何学は三角形から始まる
3-2　三角関数は究極の思考節約術
3-3　フーリエ変換で波も表現・計算できる
【第4章】微積分学：動きや変化を単純化してとらえる数学
4-1　微積分学は何をするためのもの？
4-2　微分・積分の視覚的なイメージ
4-3　微積分の計算法をさわりだけ
【第5章】統計学：ビッグデータ時代を生きるために
5-1　記述統計学は手短に話す
5-2　推測統計学は料理の味見
5-3　ベイズ統計学は試行錯誤で賢くなる
5-4　統計学はデータが命
あとがき