Matematyka
Jak tego dowieść - krótka opowieść. Dowody matematyczne dla każdego
Dariusz Laskowski
Popularnonaukowa książka o dowodach matematycznych Trzydzieści wybranych twierdzeń matematycznych z pełnymi dowodami Trzy główne typy dowodów: dowody wprost, dowody przez sprowadzenie do niedorzeczności i dowody indukcyjne Opowieści o niewymierności liczby i liczby e, nieprzeliczalności zbioru liczb rzeczywistych, twierdzeniu Pitagorasa, nieskończoności zbioru liczb pierwszych i inne Profesor na wykładzie myśli A, mówi B, a na tablicy pisze C. A student słyszy D, widzi E, do kajetu pisze F, a i tak nic z tego nie rozumie. prof. L. Jeśmanowicz Większości z nas matematyka kojarzy się ze zlepkiem niezrozumiałych twierdzeń, ślęczeniem nad zeszytami i strużką potu na czole podczas zmagań pod tablicą. W dodatku - bez względu na to, czy darzysz królową nauk gorącą miłością, czy też nie - na którymś etapie życia po prostu musisz ją zaliczyć. Jednak nie ma co drzeć szat i wylewać krokodylich łez. Pozaszkolna matematyka to naprawdę świetna zabawa, sensacyjne odkrycia i fascynujące opowieści. Nie na darmo przecież matematyk i publicysta Michał Szurek twierdzi, że "matematyka jest jedyną humanistyczną nauką ścisłą". Trudno Ci w to uwierzyć? W takim razie potrzebujesz dowodu! Książeczka, którą trzymasz w ręku, jest Twoim biletem wstępu do tej części matematyki, która większości (także wykształconych) ludzi wydaje się niedostępna, a może nawet dziwna. I jeśli pragniesz ją jak najszybciej odłożyć, dowiedz się, że jest ona właśnie dla Ciebie! Zamieszczone tu dowody czyta się jak zwykłe opowieści, choć nie skutkuje to najmniejszym uszczerbkiem na ich ścisłości. Dla zrozumienia wszystkich dowodów wystarcza znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej, a większość rozdziałów jest odpowiednia także dla gimnazjalistów. Po lekturze niektóre matematyczne zawiłości zaczniesz rozgryzać w sposób iście lekkoatletyczny - "Rzut oka na tablicę i wszystko widać". Dariusz Laskowski jest absolwentem Wydziału Matematyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu, nauczycielem matematyki z wieloletnim doświadczeniem wciąż zafascynowanym swoim przedmiotem, jest też autorem kilkunastu artykułów zamieszczonych w "Delcie", "Matematyce w Szkole", "Magazynie Miłosników Matematyki", "Matematyce - Czasopiśmie dla nauczycieli". W swojej książce Jak tego dowieść - krótka opowieść. Dowody matematyczne dla każdego w taki sposób przybliża Czytelnikowi metody dowodowe stosowane w matematyce, że można czytać z przyjemnością ich rozumienia.
Jak tłumaczyć dzieciom matematykę. Poradnik nie tylko dla rodziców
Danuta Zaremba
Po co ludzie uczą się matematyki? Żeby uczyć matematyki innych. Hugo Steinhaus Szkolna matematyka nie ma najlepszej prasy. Po zmaganiach z dodawaniem patyczków i odkładaniem ich na bok dla większości dzieciaków zaczynają się schody. Schody o pewnej wysokości, kątach, bokach. Nic przyjemnego. I tak przynajmniej do matury. Nadchodzi zło, mrok i matematyka. Wbrew pozorom matematyka, sama w sobie niezwykle logiczna, przez młodych ludzi jest odbierana zupełnie inaczej. Wiąże się to z różnicami w postrzeganiu świata, sztucznymi definicjami i niezrozumiałym nazewnictwem. Mamy jednak dobrą wiadomość: matematykę można dzieciom przybliżyć! Wystarczy, że nawiążemy do ich własnych doświadczeń, pozwolimy im posługiwać się potocznym językiem, a przede wszystkim będziemy odwoływać się do zdrowego rozsądku. Ta książka przeznaczona jest dla rodziców, których pociechy uczęszczają do szkół podstawowych i gimnazjów. Przyda się także nauczycielom, którzy szukają nieszablonowych pomysłów, by pomóc uczniom oswoić świat ułamków i wielokątów, a także całej reszcie, żyjącej w przekonaniu, że matematyka jest tylko dla wybranych.
Jeszcze krótsza historia czasu
Stephen Hawking angielski, Leonard Mlodinow
Przystępniejsza wersja klasyki literatury popularnonaukowej Bardziej zwięzła Ilustrowana Uzupełniona o najnowsze wyniki badań Krótka historia czasu, światowy bestseller Stephena Hawkinga, weszła do kanonu literatury popularnonaukowej. Do jej sukcesu przyczyniły się zarówno renoma autora, jak i zagadnienia, którymi się w książce zajmuje: natura przestrzeni i czasu, rola Boga w akcie stworzenia, historia oraz przyszłość wszechświata. Czytelnicy wielokrotnie zwracali uwagę profesorowi Hawkingowi na trudności ze zrozumieniem niektórych spośród najbardziej istotnych koncepcji omawianych w jego książce. Takie też były przyczyny powstania Jeszcze krótszej historii czasu - dążenie autora do uczynienia jej zawartości bardziej przystępnej dla czytelników, a także uzupełnienie o najnowsze obserwacje oraz odkrycia naukowe. Niniejsza książka jest wprawdzie w najbardziej dosłownym sensie "krótsza", lecz niektóre spośród głównych zagadnień są w rzeczywistości potraktowane bardziej szczegółowo niż pierwotnie, pominięto natomiast pewne czysto techniczne zagadnienia, takie jak choćby matematyka chaotycznych warunków brzegowych. Jednak niektórym spośród bardziej popularnych zagadnień - między innymi teorii względności, zakrzywieniu czasoprzestrzeni, teorii kwantowej - które były trudne do zrozumienia, ponieważ były porozrzucane w różnych częściach książki, poświęcono osobne rozdziały. Zmiany te pozwoliły autorom rozwinąć szczególnie interesujące tematy, jak również włączyć do książki wyniki bieżących badań, od najnowszych odkryć w teorii strun po fascynujące osiągnięcia w poszukiwaniach jednolitej teorii wszystkich sił natury. Podobnie jak poprzednie wydania książki - a może nawet w większym stopniu - Jeszcze krótsza historia czasu będzie dla niespecjalistów przewodnikiem po aktualnych tematach badań, odkryciach oraz poszukiwaniach tajemnic natury i sekretów kryjących się w zakamarkach przestrzeni i czasu. Tekst uzupełnia trzydzieści siedem kolorowych ilustracji, które czynią z Jeszcze krótszej historii czasu równie wartościową pozycję literatury popularnonaukowej, jak jej poprzedniczka.
Konstrukcje I. Wybrane konstrukcje matematyki teoretycznej. Topologie miary i całki Lebesgue`a
Grzegorz Andrzejczak
"Pomysł i szczegółowa koncepcja prezentowanej publikacji „Wybrane konstrukcje matematyki teoretycznej...” są wynikiem obserwacji stanu wiedzy niezbyt licznej grupy studentów matematyki studiów doktoranckich prowadzonych od 2012 r. na Wydziale FTIMS Politechniki Łódzkiej. Absolwenci matematyki, po studiach z różnych uczelni, prezentują na ogół dość zaawansowaną wiedzę dotyczącą z zasady wąskich dyscyplin matematyki, pojmowanych jako odrębne i właściwie niezależne – niepowiązane w istotny sposób ze sobą. Zasadniczym celem pracy jest zatem pokazanie czytelnikowi wzajemnego przenikania wybranych, wskazanych w tytule działów matematyki, lokujących się w pobliżu szeroko pojętej analizy matematycznej." (ze Wstępu)
Stephen Hawking
Czy wszechświat miał początek i będzie miał kiedykolwiek koniec? Czy czas może być odwrócony? Krótka historia czasu to już klasyczna pozycja literatury popularnonaukowej. Przedstawione w niej idee prezentują najnowsze odkrycia w dziedzinie badania wszechświata. Autor wykracza poza teorię względności, mechanikę kwantową i wielki wybuch, aby sięgnąć do "tańca geometrii", który doprowadził do powstania wszechświata, krainy zjawiskowych zdarzeń fizyki cząstek elementarnych, w której materia zderza się z antymaterią. Ta fascynująca książka umożliwia poznanie ogromu przestrzeni międzygalaktycznej.
Kurs matematyki dla chemików. Wyd. 5. popr
Joanna Ger
Skrypt jest przeznaczony dla słuchaczy studiów uniwersyteckich kierunku chemia. Mogą z niego również korzystać wszyscy zainteresowani wykładem matematyki jako przedmiotu pomocniczego. Autorka zamieściła w podręczniku treści niezbędne do właściwego rozumienia i stosowania metod matematycznych w czasie studiów chemicznych. Oprócz treści wykładanych w skrypcie znajdują się też dowody twierdzeń oraz zestawy zadań. Każdy rozdział zawiera liczne przykłady (rozwiązane) ilustrujące teorię. W podręczniku przedstawiono następujące zagadnienia: elementy logiki matematycznej i teorii mnogości; liczby rzeczywiste i zespolone; funkcje elementarne; elementy algebry liniowej; ciągi i szeregi; granicę i ciągłość odwzorowań; rachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej; całka oznaczona na prostej; rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych; wielowymiarowa całka oznaczona Riemanna; całka krzywoliniowa; całka powierzchniowa; elementy teorii równań różniczkowych zwyczajnych.
Kurs matematyki dla chemików. Wydanie szóste poprawione
Joanna Ger
Skrypt jest przeznaczony dla słuchaczy studiów uniwersyteckich kierunku chemia. Mogą z niego również korzystać wszyscy zainteresowani wykładem matematyki jako przedmiotu pomocniczego. Autorka zamieściła w podręczniku treści niezbędne do właściwego rozumienia i stosowania metod matematycznych w czasie studiów chemicznych. Oprócz treści wykładanych w skrypcie znajdują się też dowody twierdzeń oraz zestawy zadań. Każdy rozdział zawiera liczne przykłady (rozwiązane) ilustrujące teorię. W podręczniku przedstawiono następujące zagadnienia: elementy logiki matematycznej i teorii mnogości; liczby rzeczywiste i zespolone; funkcje elementarne; elementy algebry liniowej; ciągi i szeregi; granicę i ciągłość odwzorowań; rachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej; całka oznaczona na prostej; rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych; wielowymiarowa całka oznaczona Riemanna; całka krzywoliniowa; całka powierzchniowa; elementy teorii równań różniczkowych zwyczajnych. Jest to wydanie szóste poprawione.
Luca Massaron, Alberto Boschetti, Bastiaan Sjardin
Large Python machine learning projects involve new problems associated with specialized machine learning architectures and designs that many data scientists have yet to tackle. But finding algorithms and designing and building platforms that deal with large sets of data is a growing need. Data scientists have to manage and maintain increasingly complex data projects, and with the rise of big data comes an increasing demand for computational and algorithmic efficiency. Large Scale Machine Learning with Python uncovers a new wave of machine learning algorithms that meet scalability demands together with a high predictive accuracy. Dive into scalable machine learning and the three forms of scalability. Speed up algorithms that can be used on a desktop computer with tips on parallelization and memory allocation. Get to grips with new algorithms that are specifically designed for large projects and can handle bigger files, and learn about machine learning in big data environments. We will also cover the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.