공학수학은 각종 역학문제, 공학 및 설계문제를 해결하는데, 필수적으로 알아야 하는 내용이다. 수십 년간의 강의 경험을 비롯하여 많은 참고문헌과 도서를 바탕으로 다양한 예제와 함께 체계적으로 이해하기 쉽게 기술한 교재다.
제3개정판은 실수의 성질, 최대최소 정리, 사이값 정리, 평균값 정리, 임계점 정리, 볼록함수, 테일러 전개, 벡터, 행렬과 행렬식, 라그랑주 승수법, 벡터장과 선적분, 스토크스 정리 등에 관한 개념과 그 이용법을 다룬다.
대학 (2-3년제)의 이공과 계열의 학과 학생이 접근하기 쉽게 기술된 공업수학 교재다. 특히 개념설명을 통해 도입되는 수학적 기호 및 이론에 대한 확실한 이해와 예제 문제 풀이를 통해 이해도의 완성을 확립하였다.
MIT의 길버트 스트랭 교수가 선형대수학과 딥러닝을 강의한 내용을 고스란히 담았다. 선형대수학을 비롯해 최적화, 확률과 통계 등 딥러닝과 신경망을 이해하는 데 필요한 수학 이론을 제대로 다질 수 있다.
선형대수학의 기초를 제대로 이해하고 활용하고자 하는 학생들을 위한 책이다. 선형대수학 이론이 탄탄한데다 주석이 다양하게 수록되어 있어, 큰 어려움 없이 학습할 수 있다. 또한 예제에 포함된 MATLAB 코딩을 따라서 입력해보고 그 출력을 확인하면서 문제를 풀어볼 수 있다.
확률과 통계를 크게 기술통계학과 추측통계학으로 분류하여 기본 이론부터 심화 이론까지 체계적으로 설명하는 책이다. 기술통계학에서는 자료의 정리와 요약, 확률, 확률변수와 확률분포, 표본분포를 다루고, 추측통계학에서는 추정과 가설 검정을 중점적으로 다룬다.
통계모형으로서 다층모형을 다루는 책이다. 다층모형의 개발과 발전은 과학이 진보하여 현실에 더 가까이 다가선다는 것을 알려 주는 좋은 예증이다. 다층모형의 표준모형이라고 할 수 있는 2－수준 다층모형과 3－수준 다층모형을 다루었다.
인공지능 기술을 잘 이해하고 활용하려면 이론적 기반이 되는 수학 원리와 알고리즘을 반드시 이해해야 한다. 이 책은 수학자의 친절한 해설로 인공지능에 꼭 필요한 수학 개념부터 머신러닝·딥러닝까지 연계하여 구성하였다.
공학에서 어떤 시스템을 구현하고 분석하려면 이를 수학으로 표현해야 한다. 학생들이 이러한 관점을 이해하고 공학수학에 접근할 수 있도록 집필한 교재다. 한 학기에 공부하기 좋은 적절한 분량으로, 설명이 엄밀한 수학으로 치우치지도 않으면서 과정을 너무 건너뛰지 않도록 구성하였다.
전공에서 자주 접하는 수학 개념을 단순히 설명하는 데 그치지 않고, 문제에 적용하는 과정을 보다 명확하게 이해할 수 있게 구성한 책이다. 미분적분학이 적용되는 실생활 사례나 관련한 이론으로 쉽고 재밌게 기초 개념을 학습할 수 있다.
학부과정의 선형대수학, 추상대수학, 위상수학, 미분기하학, 복소함수론에 대한 지식이 있는 학생들을 대상으로 대수기하학의 기초를 소개하는 입문서다. 스킴(scheme) 대신 다양체(variety)를 통해 풍부한 직관을 개발하고 핵심 아이디어에 대한 통찰을 기를 수 있도록 구성하였다.
<STEIN 복소해석학> 번역서의 감수자이자 서울대학교에서 복소해석학을 오랫동안 강의해 온 저자가 복소해석학 학습 노하우를 한 권에 담았다. 엄선한 40여 가지 주제의 글을 통해 원문을 심도 있게 이해할 수 있다.
