Hiroshi noguchi (76 risultati)
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LINEAR ALGEBRA WITH PYTHON
Tsukada, Makoto; Kobayashi, Yuji; Kaneko, Hiroshi; Takahasi, Sin-Ei; Shirayanagi, Kiyoshi; Noguchi, Masato
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Linear Algebra with Python: Theory and Applications (Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology)
Tsukada, Makoto; Kobayashi, Yuji; Kaneko, Hiroshi; Takahasi, Sin-Ei; Shirayanagi, Kiyoshi; Noguchi, Masato
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Linear Algebra with Python
Makoto Tsukada, Yuji Kobayashi, Hiroshi Kaneko, Sin-Ei Takahasi, Kiyoshi Shirayanagi, Masato Noguchi
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Hardback. Condizione: New. 2023 ed. This textbook is for those who want to learn linear algebra from the basics. After a brief mathematical introduction, it provides the standard curriculum of linear algebra based on an abstract linear space. It covers, among other aspects: linear mappings and their matrix representations, basis…, and dimension; matrix invariants, inner products, and norms; eigenvalues and eigenvectors; and Jordan normal forms. Detailed and self-contained proofs as well as descriptions are given for all theorems, formulas, and algorithms.A unified overview of linear structures is presented by developing linear algebra from the perspective of functional analysis. Advanced topics such as function space are taken up, along with Fourier analysis, the Perron-Frobenius theorem, linear differential equations, the state transition matrix and the generalized inverse matrix, singular value decomposition, tensor products, and linear regression models. These all provide a bridge to more specialized theories based on linear algebra in mathematics, physics, engineering, economics, and social sciences.Python is used throughout the book to explain linear algebra. Learning with Python interactively, readers will naturally become accustomed to Python coding. By using Python's libraries NumPy, Matplotlib, VPython, and SymPy, readers can easily perform large-scale matrix calculations, visualization of calculation results, and symbolic computations. All the codes in this book can be executed on both Windows and macOS and also on Raspberry Pi.Read more Continue reading Read less FROM THE BACK COVERThis textbook is for those who want to learn linear algebra from the basics. After a brief mathematical introduction, it provides the standard curriculum of linear algebra based on an abstract linear space. It covers, among other aspects: linear mappings and their matrix representations, basis, and dimension; matrix invariants, inner products, and norms; eigenvalues and eigenvectors; and Jordan normal forms. Detailed and self-contained proofs as well as descriptions are given for all theorems, formulas, and algorithms.A unified overview of linear structures is presented by developing linear algebra from the perspective of functional analysis. Advanced topics such as function space are taken up, along with Fourier analysis, the Perron-Frobenius theorem, linear differential equations, the state transition matrix and the generalized inverse matrix, singular value decomposition, tensor products, and linear regression models. These all provide a bridge to more specialized theories based on linear algebra in mathematics, physics, engineering, economics, and social sciences.Python is used throughout the book to explain linear algebra. Learning with Python interactively, readers will naturally become accustomed to Python coding. By using Python's libraries NumPy, Matplotlib, VPython, and SymPy, readers can easily perform large-scale matrix calculations, visualization of calculation results, and symboli.
Linear Algebra with Python
Makoto Tsukada, Yuji Kobayashi, Hiroshi Kaneko, Sin-Ei Takahasi, Kiyoshi Shirayanagi, Masato Noguchi
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Hardback. Condizione: New. 2023 ed. This textbook is for those who want to learn linear algebra from the basics. After a brief mathematical introduction, it provides the standard curriculum of linear algebra based on an abstract linear space. It covers, among other aspects: linear mappings and their matrix representations, basis…, and dimension; matrix invariants, inner products, and norms; eigenvalues and eigenvectors; and Jordan normal forms. Detailed and self-contained proofs as well as descriptions are given for all theorems, formulas, and algorithms.A unified overview of linear structures is presented by developing linear algebra from the perspective of functional analysis. Advanced topics such as function space are taken up, along with Fourier analysis, the Perron-Frobenius theorem, linear differential equations, the state transition matrix and the generalized inverse matrix, singular value decomposition, tensor products, and linear regression models. These all provide a bridge to more specialized theories based on linear algebra in mathematics, physics, engineering, economics, and social sciences.Python is used throughout the book to explain linear algebra. Learning with Python interactively, readers will naturally become accustomed to Python coding. By using Python's libraries NumPy, Matplotlib, VPython, and SymPy, readers can easily perform large-scale matrix calculations, visualization of calculation results, and symbolic computations. All the codes in this book can be executed on both Windows and macOS and also on Raspberry Pi.
Linear Algebra with Python: Theory and Applications (Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology)
Tsukada, Makoto; Kobayashi, Yuji; Kaneko, Hiroshi; Takahasi, Sin-Ei; Shirayanagi, Kiyoshi; Noguchi, Masato
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Linear Algebra with Python: Theory and Applications (Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology)
Tsukada, Makoto; Kobayashi, Yuji; Kaneko, Hiroshi; Takahasi, Sin-Ei; Shirayanagi, Kiyoshi; Noguchi, Masato
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Pirene sutori : Biggu deta jidai no tema kaiketsuho.
Hiroshi Noguchi; Takafumi Isogai; Ken'ichiro Imazato; Shinji Mochida
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Linear Algebra with Python
Makoto Tsukada, Yuji Kobayashi, Hiroshi Kaneko, Sin-Ei Takahasi, Kiyoshi Shirayanagi, Masato Noguchi
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Linear Algebra with Python: Theory and Applications (Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology)
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Editore: Japan Travel Bureau Foundation, 1955
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Art New Cho January 1959 issue Volume 10 Issue 1
Edited by Yoshio Sato; Text by Hiroshi Hamagoku Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono and Isamu Noguchi
Editore: Shinchosha, 1959
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Editore: Koya-sha, 1960
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Editore: Japan Travel Bureau Foundation, 1955
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Editore: Kawade Shobo Shinsha, 1991
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Geijutsu Shincho January 1960 Volume 10 Volume 1
Edited by: Yoshio Sato; Written by: Hiroshi Hama Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono Isamu Noguchi
Editore: Shinchosha, 1959
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Geijutsu Shincho January 1960 Volume 10 Volume 1
Edited by: Yoshio Sato; Written by: Hiroshi Hama Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono Isamu Noguchi
Editore: Shinchosha, 1959
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Editore: Sogetsu shuppan, 1981
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Editore: Myojo Publisher, 1923
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Geijutsu Shincho January 1960 Volume 10 Volume 1
Edited by: Yoshio Sato; Written by: Hiroshi Hama Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono Isamu Noguchi
Editore: Shinchosha, 1959
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Geijutsu Shincho June 1950 Volume 3 Volume 6
Edited by: Yoshio Sato; Photography: Hiroshi Hama; Interview: Isamu Noguchi + Yoshiko Yamaguchi; Roundtable discussion: Tetsuzo Kokukawa + Taro Okamoto + Seiroku Noma
Editore: Shinchosha, 1952
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Geijutsu Shincho January 1960 Volume 10 Volume 1
Edited by: Yoshio Sato; Written by: Hiroshi Hama Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono Isamu Noguchi
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Geijutsu Shincho January 1960 Volume 10 Volume 1
Edited by: Yoshio Sato; Written by: Hiroshi Hama Tsutomu Watanabe Ippei Ito Takashi Kono Isamu Noguchi
Editore: Shinchosha, 1959
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Geijutsu Shincho June 1950 Volume 3 Volume 6
Edited by: Yoshio Sato; Photography: Hiroshi Hama; Interview: Isamu Noguchi + Yoshiko Yamaguchi; Roundtable discussion: Tetsuzo Kokukawa + Taro Okamoto + Seiroku Noma
Editore: Shinchosha, 1952
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Geijutsu Shincho June 1950 Volume 3 Volume 6
Edited by: Yoshio Sato; Photography: Hiroshi Hama; Interview: Isamu Noguchi + Yoshiko Yamaguchi; Roundtable discussion: Tetsuzo Kokukawa + Taro Okamoto + Seiroku Noma
Editore: Shinchosha, 1952
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