Informatyka
Zajrzyj do kategorii Informatyka w księgarni internetowej Ebookpoint. Znajdziesz tutaj bestsellerowe książki, ebooki i kursy video z branży IT. Sięgnij po najlepszą literaturę dla specjalistów i rozwijaj doświadczenie, które już posiadasz, lub rozpocznij swoją przygodę z programowaniem, cyberbezpieczeństwem lub grafiką komputerową. Pogłębiaj swoją wiedzę tak, jak Ci wygodnie - z tradycyjną książką, wygodnym ebookiem lub nowoczesnym videokursem. Sprawdź, jakie tytuły znajdziesz w kategorii Informatyka!
Matematyka po polsku. Podręcznik dla cudzoziemców
Danuta Wróbel, Alicja Zielińska, Grzegorz Rudziński
Matematyka po polsku jest podręcznikiem dla trzech grup odbiorców: po pierwsze, dla cudzoziemców, którzy chcąc podjąć w Polsce studia uczą się języka polskiego jako obcego; po drugie, dla osób, które znając język polski w zakresie ogólnym muszą uzupełnić jego znajomość w zakresie matematyki; po trzecie wreszcie, dla tych osób kształconych poza Polską, którzy z racji różnic w programach szkolnych opanowały inny niż obowiązujący u nas zakres wiedzy z tego przedmiotu. Zakłada się, że odbiorcami treści podręcznika są osoby, które znają matematykę na poziomie egzaminu maturalnego obowiązującego w ich krajach.
Matematyka. Podręcznik dla studentów kierunków ekonomicznych
Dorota Pekasiewicz
"Metody Ilościowe w Ekonomii, Finansach i Zarządzaniu" to cykl publikacji zawierający treści programowe z matematyki oraz statystyki obowiązujące studentów kierunków ekonomicznych, przydatne również osobom prowadzącym prace naukowe i badawcze. Cykl ten rozpoczyna Matematyka, w której przedstawione są najważniejsze pojęcia z zakresu analizy matematycznej i algebry, które mogą być wykorzystywane w badaniach ekonomicznych. Oprócz rozważań teoretycznych książka zawiera przykłady o charakterze matematycznym, mające na celu przybliżenie opisywanych problemów i wskazanie metod ich rozwiązania, a także przykłady prezentujące zastosowanie ekonomiczne rozważanych pojęć. W rozdziałach znajdują się też zadania do samodzielnego rozwiązania i pytania testowe, do których podane są odpowiedzi.
Matematyka życia. Jak równania pomagają odkrywać tajemnice natury
Ian Stewart
W swojej najnowszej książce Ian Stewart opowiada, jak matematyka pomaga nam w odkrywaniu tajemnic życia. Dzięki matematyce uczonym udaje się wyjaśnić ukrytą złożoność roślin i zwierząt, rzucić nowe światło na zachowanie i wzajemne oddziaływanie organizmów. W sposób niezwykle klarowny i intrygujący Ian Stewart omawia matematyczne aspekty badań nad życiem, między innymi ukryte mechanizmy żywych komórek, działanie mózgu i zachowanie wirusów. Zastanawia się nad możliwościami zaprojektowania i stworzenia sztucznych form życia i szacuje prawdopodobieństwo istnienia organizmów żywych w innych zakątkach Wszechświata. Rozważa nawet intrygującą kwestię, skąd na ciele tygrysa wzięły się pręgi i dlaczego jaszczurki szukające partnerek grają ze sobą w nożyce, papier, kamień. Matematyka życia, bogata w niezwykle ciekawe informacje i napisana z charakterystyczną dla Stewarta lekkością, głęboko zapadnie w pamięć czytelnikom. Ukazuje sposób, w jaki matematyka kształtuje nasze rozumienie rzeczywistości. The Guradian Ian Stewart światowej sławy matematyk i autor bestsellerowych książek popularnonaukowych. Jest emerytowanym profesorem Uniwersytetu w Warwick, gdzie wciąż prowadzi aktywną działalność naukową. W roku 2001 otrzymał nagrodę Towarzystwa Królewskiego im. Michaela Faradaya za popularyzację nauki. Jest autorem licznych książek popularnonaukowych poświęconych matematyce, z których na język polski przetłumaczono dotychczas m.in.: Oswajanie nieskończoności, Histerie matematyczne, Listy do młodego matematyka, Krowy w labiryncie i inne eksploracje matematyczne, Jak pokroić tort i inne zagadki matematyczne, Dlaczego prawda jest piękna, Stąd do nieskończoności, 17 równań, które zmieniły świat oraz Nauka Świata Dysku I, II, III (z Terrym Pratchettem i Jackiem Cohenem).
Mathematical Transgressions 2015
praca zbiorowa
During the last decades of the 20th century, we have entered the Digital Era. The Third Technological Revolution has an enormous socioeconomic impact. It affects modern science, including mathematics. It also determines the reforms of national education systems. Mathematicians seek to focus on the so-called concrete mathematics. They explore finite and discrete structures, rather than infinite and continuous ones. They prefer to develop combinatorics and algorithmic thinking, rather than contribute to Bourbaki’s edifice. Mathematics itself is expanding its boundaries by merging with computer science, while symbolic computations as well as computer-assisted and automated proofs are transforming it into a quasi-empirical science. We should agree that mathematics is no longer the Queen of the Sciences; while it is still believed to be the basis of modern education, its role needs to be re-defined. It is necessary to address this challenge. The first step in this direction consists of the adoption of a new perspective. The Latin word transgressio means an act that goes beyond generally accepted boundaries. This monograph draws together papers written by mathematicians, educators, pedagogues, psychologists, and philosophers. Their aim is to identify a new role of mathematics and mathematics education in the modern world. P.B.
Mercury Learning and Information, Paul Turner, Justine...
This book is designed for students, faculty, and professionals, describing the role of mathematics in economics and business. Starting with the basics of numbers and advancing into complex topics like hyperreal numbers and set theory, the book builds a strong foundation of mathematical concepts. Python code is used throughout to illustrate problems numerically, making the material accessible and practical.Readers will learn about linear simultaneous equations for market equilibrium analysis and the mechanics of matrices for solving larger systems. The book covers calculus, with applications in economics, including profit maximization and factor optimization, and introduces infinitesimal methods. Chapters on differential and difference equations reveal their importance in analyzing dynamic systems, all illuminated through practical examples and images from economics and business.The course begins with fundamental mathematical concepts, advancing to complex applications in economics and business. By integrating computational understanding with Python code, the book ensures learners can tackle real-world problems. This structured approach provides the tools needed for economic analysis and business decision-making, making it an invaluable resource for anyone in these fields.
Mathematics for Business. Explore Essential Mathematical Concepts and Techniques for Decision Making
Mercury Learning and Information, Gary Bronson, Richard...
This course provides a comprehensive understanding of quantitative methods essential for economic forecasting, resource allocation, portfolio analysis, inventory management, data-mining, and addressing social and climate challenges. Starting with foundational topics like finite mathematics and the mathematics of finance, it progresses to differential calculus, optimization, and curve fitting. These concepts are vital for solving contemporary business problems.Learners will explore algebra, finite math, finance mathematics, calculus, optimization techniques, and curve fitting, applying these methods to realistic business scenarios. Topics include cash flow, amortization, interest, loans, annuities, revenue/cost models, break-even analysis, inventory control, and econometrics. Each section includes extensive examples and exercises, reinforced by key terms and concepts, making the material accessible and practical.The course begins with basic mathematical concepts and advances through increasingly complex topics. By the end, learners will have the tools to tackle various business problems using quantitative methods, making this course invaluable for anyone in the business field. This structured approach ensures both theoretical knowledge and practical application, preparing learners for real-world challenges.
Penny de Byl
Mathematics is an essential skill when it comes to graphics and game development, particularly if you want to understand the generation of real-time computer graphics and the manipulation of objects and environments in a detailed way. Python, together with Pygame and PyOpenGL, provides you with the opportunity to explore these features under the hood, revealing how computers generate and manipulate 3D environments. Mathematics for Game Programming and Computer Graphics is an exhaustive guide to getting “back to the basics” of mathematics, using a series of problem-based, practical exercises to explore ideas around drawing graphic lines and shapes, applying vectors and vertices, constructing and rendering meshes, and working with vertex shaders. By leveraging Python, Pygame, and PyOpenGL, you’ll be able to create your own mathematics-based engine and API that will be used throughout to build applications. By the end of this graphics focussed book, you’ll have gained a thorough understanding of how essential mathematics is for creating, rendering, and manipulating 3D virtual environments and know the secrets behind today’s top graphics and game engines.
MATLAB for Machine Learning. Practical examples of regression, clustering and neural networks
Giuseppe Ciaburro
MATLAB is the language of choice for many researchers and mathematics experts for machine learning. This book will help you build a foundation in machine learning using MATLAB for beginners.You’ll start by getting your system ready with t he MATLAB environment for machine learning and you’ll see how to easily interact with the Matlab workspace. We’ll then move on to data cleansing, mining and analyzing various data types in machine learning and you’ll see how to display data values on a plot. Next, you’ll get to know about the different types of regression techniques and how to apply them to your data using the MATLAB functions. You’ll understand the basic concepts of neural networks and perform data fitting, pattern recognition, and clustering analysis. Finally, you’ll explore feature selection and extraction techniques for dimensionality reduction for performance improvement. At the end of the book, you will learn to put it all together into real-world cases covering major machine learning algorithms and be comfortable in performing machine learning with MATLAB.