Ebooki

Matematyczne miscellanea Tom 3

Izolda Gorgol (red.)

Niniejsza monografia uzupełnia poprzednia o prezentacje osiagniec kolejnych pracowników Katedry Matematyki Stosowanej i osób z nimi współpracujacych. Jak wszyscy prowadzacy zajecia ze studentami kierunku matematyka, rozszerzaja oni klasyczna wiedze przekazywana w ramach róznych przedmiotów o najnowsze wyniki nie tylko swoich badan.

Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON

Stanisław Osowski, Robert Szmurło

Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; sieci RBF; sieci SVM do klasyfikacji i regresji; sieci głębokie (CNN, autoenkoder, LSTM, transformer); zagadnienia zdolności generalizacyjnych modeli, w tym zespoły klasyfikatorów i systemów regresyjnych; transformacje i metody redukcji wymiaru danych wielowymiarowych; metody grupowania danych wielowymiarowych; wybrane metody generacji i selekcji cech diagnostycznych; metody oceny jakości rozwiązań; podstawowe rozwiązania adaptacyjnych systemów rozmytych. W przedstawieniu poszczególnych rozwiązań modelowych zaprezentowano zarówno strukturę pod-stawowych modeli, jak i algorytmy uczące dostosowane do konkretnego modelu. Ponieważ z punktu widzenia aktualnego stanu wiedzy do najważniejszych rozwiązań sztucznej inteligencji należą sztuczne sieci neuronowe. Tym zagadnieniom poświęcono najwięcej uwagi, wprowadzając różne rozwiązania sieciowe, w tym perceptron wielowarstwowy (MLP), sieć o radialnej funkcji bazowej (RBF), maszynę wektorów nośnych (SVM) czy różne rozwiązania głębokich sieci neuronowych wielowarstwowych, takich jak sieć konwolucyjna (CNN), autoenkoder (AE) czy sieć LSTM. Teoretyczne podstawy algorytmów uczących zostały zilustrowane przykładowymi programami implementującymi je przy użyciu oprogramowania Matlab i Python. Prezentowane w podręczniku skrypty z przykładami w Matlabie i Pythonie zostały udostępnione na platformie Github pod adresem: https://github.com/szmurlor/mmum. Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów, doktorantów i ludzi zainteresowanych metodami uczenia maszynowego, podstawowego narzędzia sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w informatyce, inżynierii biomedycznej, jak i innych naukach technicznych. Wprowadzenie zarówno podstawowych jak i zaawansowanych pojęć uczenia maszynowego powoduje, że może być użyteczny dla osób początkujących i zaawansowanych w tej tematyce.

Matematyczne szkiełko i oko. Mniej i bardziej poważne zastosowania matmy

Dariusz Laskowski

Nie ma litości, jest matematyka! Matematyka to potęga do potęgi Czy wiesz, że matematyka to nie czarna magia, tylko dowcip, inteligencja i odrobina tajemniczości w czystej formie? Tak, tak. To nie żadna ściema czy inna niewiadoma. Zamiast włączać telewizor albo odpalać kolejną gierkę w sieci, otwórz tę książkę. Dzięki odkryciom matematyki przekonasz się, jak można odpowiedzieć na niezwykle frapujące pytania z codziennego życia - także Twojego własnego. Ile liczb mieści się na końcu szpilki? Na czym polega geometria bazgrołów? Co język C++ ma wspólnego z ponętną Moniką? Ile kompotu można wypić, gdy pan Czesław ma kolonoskopię? I wreszcie wyższa szkoła jazdy: jak odkodować PIN do lodówki algorytmem spigot? Okazuje się, że nieznana kraina faktów, teorii, hipotez, przełomowych eksperymentów i odkryć, dowodów, pojęć i matematycznych idei to nic innego jak nasze życie. A w życiu, jak w matematyce - jeden błąd może popsuć wszystko. Lepiej więc wiedzieć więcej i spojrzeć w zagadkowe oczy matmy. Nie taki X straszny, jak go malują…

Matematyczne zasady filozofii naturalnej

Isaac Newton

Principia są gruntownym podsumowaniem XVII-wiecznej wiedzy na temat podstawowych praw mechaniki, rozbudowanym następnie o wyniki własnych przemyśleń, badań teoretycznych, eksperymentów i astronomicznych obserwacji Isaaca Newtona. W jego czasach nie prowadzono jeszcze algebraicznych rachunków w takiej formie, jakiej dziś powszechnie używamy − królowały metody geometryczne, polegające na przekładaniu wartości wielkości fizycznych na długości odcinków i łuków, konstruowaniu z nich odpowiednich figur geometrycznych, badaniu relacji zachodzących między elementami tych figur i budowaniu w ten sposób dowodów twierdzeń. Ślady tego podejścia pozostały do dziś w postaci graficznego obrazu wektora jako strzałki i szkolnej metody sumowania wektorów. Podobne do współczesnych rachunki algebraiczne znajdujemy u Newtona w formie zaczątkowej i w zapisie niekiedy trudnym w odbiorze dla współczesnego czytelnika. Kolejne (trzy) oryginalne łacińskie wydania Principiów różnią się między sobą – Newton stopniowo rozszerzał wykład i zmieniał niektóre jego fragmenty. Wydanie trzecie uznawane jest za jego „ostatnie słowo”, i ten tekst (w angielskim tłumaczeniu Andrew Motte’a z roku 1729) stał się podstawą polskiego przekładu autorstwa Sławomira Brzezowskiego. Dr Sławomir Brzezowski – ukończył fizykę na Uniwersytecie Jagiellońskim. Doktorat z fizyki teoretycznej uzyskał w Zakładzie Teorii Pola Instytutu Fizyki UJ. Jest emerytowanym wykładowcą UJ. 

Matematyka. 30 wykładów z ćwiczeniami

Jan Nawrocki

Podręcznik przeznaczony jest dla studentów I semestru uczelni technicznych. Przedstawiono w nim teorię, przykłady oraz ćwiczenia z następujących działów matematyki: elementy logiki i teoria zbiorów, relacje i odwzorowania, struktury algebraiczne, ciało liczb zespolonych, przestrzenie liniowe, macierze, wyznaczniki i układy równań, elementy geometrii analitycznej (prosta, płaszczyzna i powierzchnie stopnia drugiego w R3), ciągi i szeregi liczbowe, rachunek różniczkowy i całkowy funkcji jednej zmiennej, ciągi i szeregi funkcyjne, szeregi potęgowe, szeregi ortogonalne.

Matematyka. Ćwiczenia dla klas I-III

Ewa Stolarczyk

Matematyka. Ćwiczenia dla klas I-III to wspaniała książka dla dzieci, które zaczynają swoją przygodę z matematyką lub już postawiły pierwsze kroki w tej dziedzinie. Książka z pewnością pomoże rozwinąć podstawowe umiejętności matematyczne dziecka oraz zmieni liczenie w świetną zabawę.

Matematyka dla gimnazjalisty. Zbiór zadań

Adam Konstantynowicz

Potrzebujesz zbioru zadań z matematyki? Chcesz zrobić powtórkę przed klasówką? Poćwiczyć przed egzaminem? Nowa seria repetytoriów dla gimnazjalistów "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" to skuteczna nauka tego, czego naprawdę potrzebujesz. Nie ogarniasz tematu? My w Ciebie wierzymy! Seria "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" została przygotowana przez doświadczonych korepetytorów i metodyków we współpracy z nauczycielami i samymi gimnazjalistami. Główne zalety: - bogaty wybór zadań - zgodność z podstawą programową - przejrzysty układ oraz staranna szata graficzna - wszystkie zadania z rozwiązaniami - doskonałe uzupełnienie repetytorium "Korepetycje gimnazjalisty". Wiesz, jak jest! Egzamin gimnazjalny tylko z OLDSCHOOL!  

Matematyka dla maturzysty. Zbiór zadań

Adam Konstantynowicz, Anna Konstantynowicz

Potrzebujesz zbioru zadań z matematyki? Powtórki przed maturą? Szybkiej pomocy przed klasówką? Nowa seria repetytoriów dla licealistów "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" to skuteczna nauka tego, czego naprawdę potrzebujesz. Weź to na rozum! My w Ciebie wierzymy! Seria "OLDSCHOOL - stara dobra szkoła" została przygotowana przez doświadczonych korepetytorów i metodyków we współpracy z nauczycielami i samymi maturzystami. Główne zalety repetytorium: - bogaty zestaw zadań otwartych i zamkniętych - zadania o różnym stopniu trudności - zgodność z nową podstawą programową - przejrzysty układ oraz staranna szata graficzna - wszystkie zadania z kluczem Domowe korepetycje tylko z OLDSCHOOL!