Noguchi makoto (40 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: London : Routledge, 2005
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Hardcover. Condizione: Fine. 1st Edition. xi, 217 pages : illustrations ; 24 cm. Contents: Preface / Costas Lapavitsas -- Introduction : globalism and developmentalism / Makoto Noguchi -- 1. Beyond the developmental state : towards a political economy of development / Ben Fine -- 2. Can Asia find its own way of development? : co…rporate governance, system conflict and financial crisis / Makoto Noguchi -- 3. Argentina : a decade of the convertibility regime / Roberto Frenkel -- 4. State and development in Korea after the Asian crisis / Dae-Hwan Kim -- 5. Intellectual property rights and national innovation systems : lessons from Mexico and Korea / Jaime Aboites and Mario Cimoli -- 6. What remains of the East Asian model? / K. Sundaram Jomo -- 7. Evolutionary privatisation in China / Tomo Marukawa -- 8. Is East Asia becoming 'Latin Asia'? : lessons from the 'Brazilian miracle' / Makoto Sano -- 9. Neo-liberal financial integration and financial crisis in emerging economies / Ilene Grabel -- 10. Bank-based versus market-based financial systems : insights from the history of economic thought / Costas Lapavitsas -- 11. East Asia and the development of regionalism / Hitoshi Hirakawa.
Lingua: Inglese
Editore: Routledge, London, 2003
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Da: PsychoBabel & Skoob Books, Didcot, Regno UnitoPsychoBabel & Skoob Books
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Editore: Routledge., London and New York., 2005
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Editore: Routledge, 2012
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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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.
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Editore: Routledge, 2012
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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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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Editore: Routledge, 2012
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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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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Editore: Taylor & Francis Group, 2012
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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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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Tsukada, Makoto; Kobayashi, Yuji; Kaneko, Hiroshi; Takahasi, Sin-Ei; Shirayanagi, Kiyoshi; Noguchi, Masato
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Feature: Writer Natsume Soseki
Shinichi Nakamura Makoto Ooka Tatsuro Inagaki Shigenobu Sado Takehiko Noguchi Kyuyo Ishikawa
Editore: Geijutsu shinbun-sha, 1984
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Editore: Yuyuyukai, 1972
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Editore: SHUEISHA INC., 1988
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Editore: leisurely meeting, 1972
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Editore: Just for fun, 1974
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Editore: Sakurai shoten, 2001
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Special Feature Literature: Natsume Soseki
Shinichi Nakamuraro Makoto Ooka Tatsuro Tomigaki Shigenobu Sado Koku Takehiko Noguchi Kuyo Ishikawa
Editore: Geijutsu shinbun-sha, 1984
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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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Editore: Routledge, 2005
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Editore: Routledge, 2005
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Lingua: Inglese
Editore: Routledge, 2005
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Editore: Routledge, 2005
Serie: Libro 47 di 173 - Routledge Studies in Development Economics
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Editore: Routledge, 2005
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