『ＫＳ理工学専門書、1年以内、0～10冊、雑誌を除く(実用)』の電子書籍一覧

★★信頼と実績の統計検定(R)2級合格ルート★★


★「わかりやすい」から最後まで取り組める！

　数学が苦手でも、文系でも合格できた！丁寧でやさしい解説が大好評です！

★「フルカラー」で見やすい紙面♪

　全ページフルカラー！図やイラストも豊富です☆

★「160問の練習問題」が合格への近道

　手を動かして学べる構成！詳細解答（DL特典）も！

★「模擬試験5回分」がダウンロードできる特典付き
　
　購入者限定特典として、模擬試験5回分もDLできちゃいます！

★信頼と実績の「統計WEB」書籍化！

　年間2000万PVの大人気サイト「統計学WEB」を磨きなおしてさらに学びやすい！

【合格者の声】
「2級合格への近道」
「出題範囲がピッタリかつ解説が非常に丁寧で他の書籍を参照する必要がない」
「説明がとてもわかりやすく、例題があるのもありがたかった」
「文系でも大丈夫です」
などなど……

【主な内容】
1　データの集計と表現方法
2　データの分布
3　さまざまな代表値
4　箱ひげ図
5　分散と標準偏差
6　場合の数
7　さまざまな事象
8　確率と期待値
9　条件付き確率とベイズの定理
10　確率分布
11　累積分布関数と確率変数の期待値・分散
12　離散型確率分布
13　連続型確率分布
14　一様分布と2変数の確率分布
15　標本と抽出
16　大数の法則と中心極限定理
17　点推定
18　母平均の区間推定（母分散既知の場合）
19　母平均の区間推定（母分散未知の場合）
20　母比率の区間推定
21　母分散の区間推定
22　仮説検定の準備
23　平均の検定
24　さまざまな検定
25　相関分析
26　回帰分析
27　等分散性の検定とウェルチの検定
28　一元配置分散分析
29　二元配置分散分析
30　実験計画
31　その他

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情報理論の重要なポイントをていねいに解説。フルカラーのさまざまな図と、豊富な例題・演習問題で理解を深める。ＡＩ・機械学習と情報理論のつながりについても紹介した。はじめて学ぶ読者に最適の教科書。

《おもな目次》
第１章　序論
第２章　情報量
第３章　情報量の性質
第４章　情報源とエントロピーレート
第５章　情報源符号とクラフトの不等式
第６章　語頭符号の平均符号語長
第７章　情報源符号化定理
第８章　ハフマン符号
第９章　その他の情報源符号
第１０章　通信路と通信路容量
第１１章　通信路符号化定理
第１２章　通信路符号化逆定理
第１３章　誤り検出・訂正符号
第１４章　線形符号の具体例
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学芸員の資格取得をめざす人が「学芸員になりたいが、博物館とは何か」を最初に学ぶスタンダードなカラー教科書。博物館の歴史や社会的意義、博物館運営や現代の課題を学び、博物館の大切さや有用性を実例とともに解説。
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◆三拍子がそろった工学部向けのテキスト！はじめて学ぶならこの1冊！◆

《本書の特長》
１ 式展開がていねいなので、読みやすい。
　数式の変形を省略せずに、一歩一歩ていねいに解説。

２ 4色刷なので、イメージをつかみやすい。
　ポイントを押さえたカラー図版で、流体現象の本質をつかめる。

３ 例題・演習、解答例が充実しているので、知識が定着しやすい。
　適度な分量の例題で、必須事項を1つずつ習得できる。演習問題はすべて解答例を掲載。

【主な内容】
第1章　流体力学で何を学ぶのか
第2章　流体の性質
第3章　静止流体の圧力
第4章　流動現象を学ぶための基礎知識
第5章　保存則の考え方
第6章　質量保存則と連続の式
第7章　エネルギー保存則とベルヌーイの式
第8章　ベルヌーイの式の応用例
第9章　エネルギー授受がある場合のエネルギー式
第10章　運動量保存則と壁が流体から受ける力
第11章　管路・物体壁が流体から受ける力の具体例
第12章　実用管内流
第13章　3次元流れのための保存則の定式化
第14章　境界層と流れの剥離
第15章　物体が3次元流れから受ける流体力
付録A　発展的話題
付録B　演習問題の解答例

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電気回路に必要な数学から解説し、豊富な例題と演習を通じて理解を図る。カラーの紙面を駆使し、回路図をはじめとする重要な図版を見やすく配置した。大学・高専の教科書としてはもちろん、自学自習書としてもおすすめ。

《おもな目次》
第1章　抵抗回路1
第2章　抵抗回路2
第3章　コイル、コンデンサの性質
第4章　交流とR-L-C直列・並列回路
第5章　複素数計算の基礎
第6章　フェーザー・複素数を使ったインピーダンス計算
第7章　複素数を使った交流回路計算
第8章　二端子対回路
第9章　二階線形微分方程式
第10章　二階微分方程式による過渡現象の計算
第11章　ラプラス変換を用いた回路解析
第12章　パルス波のフーリエ変換による解析
第13章　伝送線路
第14章　三相交流回路
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好評教科書を全面カラー化！ 旧版の美点（重要ポイントに絞った記述、単純な部品を使った解説、加工や設計を意識した実践的内容、取り組みやすい練習問題など）を強化した。もちろん最新の JIS に準拠。製図を学ぶなら、まずこの一冊から。

【おもな目次】
Part 1　製図
三面図（第三角法・第一角法）／断面図／寸法記入／寸法公差／幾何公差／表面粗さ／立体図　など

Part 2　機械部品
ねじ／歯車／軸受／キー結合／止め輪／ばね／金属材料と樹脂材料

Part 3　設計
加工方法と組立精度を考えた設計／機械材料の性質／軸受の支持設計／構想図

Part 4　CAD
CADの活用／モデリング／アセンブリ／ドラフティング

付録　これが使ってよい表記法だ！
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LU分解やQR分解などの行列分解、線形方程式や固有値問題などの基本的な行列計算から、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式、機械学習への応用までを、Juliaプログラムとその実行例を交えて、平易に解説！

【サポートサイト】
https://github.com/akira-imakura/mca

【主な内容】

第1部　導入
第1章　行列計算入門
第2章　Julia入門

第1部では、本書の全体的な導入として、行列計算およびJulia言語の基礎的事項について解説する。


第2部　行列計算アルゴリズム
第3章　行列分解
第4章　線形方程式
第5章　固有値問題
第6章　最小二乗問題
第7章　非線形問題
第8章　行列関数

第2部では、本書の主要部として，各種行列計算アルゴリズムについて解説する。対象とするのは、行列分解、線形方程式、固有値問題、最小二乗問題、非線形問題および行列関数である。


第3部　応用
第9章　関数の補間と近似・画像圧縮
第10章　微分方程式
第11章　機械学習

第3部では、各種行列計算の応用として、関数の補間と近似、画像圧縮、微分方程式および機械学習を取り上げる。

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★初版発行から多くの学校で採用されている定番テキストの改訂版
★事例をアップデートするとともに、AI倫理、SNS倫理、環境倫理などの最新動向を平易に解説。
★初学者に最適なカラーテキストが、さらにパワーアップ！

【主な内容】
第1章 技術者の社会的責任と倫理
第2章 技術者の行動規範
第3章 研究倫理
第4章 説明責任
第5章 技術情報と知的財産の保護
第6章 内部告発
第7章 製造物責任
第8章 ヒューマンエラー
第9章 化学と倫理
第10章 生命と倫理
第11章 情報ネットワーク社会と倫理
第12章 人工知能と倫理
第13章 環境保全と倫理
第14章 企業と倫理
第15章 多様性社会と技術者倫理
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工学系学生のためのスタンダード！　確率論と統計学を15章にまとめ、推定・検定、回帰分析、相関分析、モンテカルロ法、実験計画法など幅広いトピックを網羅した。豊富な例題・演習問題で、しっかり学べるテキスト。

◆おもな目次◆
第1章　確率の基本概念
1.1　事象と確率
1.2　ベイズの定理
第2章　確率変数とその性質
2.1　確率変数とその分布
2.2　期待値と分散
2.3　情報量とエントロピー
第3章　代表的な確率分布
3.1　離散型確率分布
3.2　連続型確率分布
第4章　多変量確率変数
4.1　同時分布と周辺分布
4.2　条件付き分布と独立性
4.3　線形結合の期待値と分散
4.4　多変量正規分布
第5章　確率変数の合成
5.1　最大値および最小値の分布
5.2　和や積の分布
5.3　関数変換の分布
5.4　多変数関数変換の分布
第6章　積率母関数と中心極限定理
6.1　積率
6.2　積率母関数
6.3　分布の再生性
6.4　大数の法則と中心極限定理
第7章　デルタ法と誤差伝搬
7.1　期待値と分散の近似値
7.2　漸近的性質
7.3　多変量への拡張
7.4　誤差の伝搬
第8章　サンプルと統計量
8.1　母集団とサンプル
8.2　χ2分布・t分布・F分布
8.3　統計量
第9章　統計的推測
9.1　仮説検定
9.2　推定
第10章　母平均や母分散に関する検定と推定
10.1　母平均の検定と推定（母分散が既知のとき）
10.2　母平均の検定と推定（母分散が未知のとき）
10.3　母分散の検定と推定
第11章　2つの母集団の比較に関する検定と推定
11.1　母分散の比の検定と推定
11.2　母平均の差の検定と推定
第12章　計数値データによる検定と推定
12.1　二項分布の正規近似
12.2　母比率の検定と推定
12.3　必要なサンプル数
12.4　2つの母比率の違いの検定
第13章　相関分析と回帰分析
13.1　2変量間の関係
13.2　相関分析
13.3　単回帰分析
第14章　モンテカルロ法
14.1　乱数の発生
14.2　数値積分
14.3　シミュレーション
第15章　実験計画法へのつながり
15.1　要因効果と誤差
15.2　フィッシャーの3原則
15.3　一元配置法
15.4　二元配置法
15.5　実験計画法の種類
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新しい統計学「ベイズ統計」の核心を、初学者にやさしい講義調の語り口でていねいに解説。高度すぎず浅すぎず、“紙と鉛筆”の計算で原理から理解できる。本当にわかりたい人のための、専門書への扉を開く本格入門書。

◆おもな目次◆
第0章 ベイズ推定とは何か
0.1 偽コインのパズル
0.2 条件つき確率とベイズの公式
0.3 コインをさらに投げ続ける、他の問題

第1章 ベイズ推定のための確率論速成コース
1.1 簡単な例で復習する古典的な（素朴な）確率
1.2 確率と事象の抽象理論
1.3 確率分布と確率密度関数
1.4 結合分布と周辺分布

第2章 古典的なベイズの定理とその応用
2.1 条件つき確率とベイズの定理
2.2 ベイズの定理の解釈と応用例
2.3 離散値確率分布のベイズの定理

第3章 ベイズ推定の枠組み
3.1 条件つき確率密度関数とベイズの定理
3.2 ベイズ推定の枠組み
3.3 事後分布をどう使うか

第4章 二項モデルでベイズ推定を理解する
4.1 二項モデルの設定
4.2 二項モデルの分布更新
4.3 二項モデルの事後分布の性質

第5章 最も重要な例：正規モデル
5.1 正規モデルの設定
5.2 正規モデルの事前分布、事後分布：分散が既知の場合
5.3 正規モデルの事前分布、事後分布：分散も未知の場合

第6章 頻度主義的な統計的推測の考え方
6.1 偽コインのパズルと仮説検定
6.2 偽コインのパズルの点推定と区間推定
6.3 頻度主義的統計学の推定の背景

第7章 モンテカルロ法による近似計算
7.1 モンテカルロ法
7.2 ギブスサンプリング
7.3 メトロポリス法

第8章 高度なモデルへの必須知識：多次元正規モデル
8.1 正規分布から多次元正規分布へ
8.2 多次元正規モデルの設定
8.3 多次元正規モデルの事前分布、事後分布

第9章 最初の応用：線形回帰モデル
9.1 線形回帰モデル
9.2 最小二乗法
9.3 正規線形回帰モデルのベイズ推定

第10章 より高度なモデルへ：三つのアイデア
10.1 確率分布の抽象化：指数型分布族
10.2 線形回帰の一般化：一般化線形モデル
10.3 ベイズ推定の階層化
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【岡野原大輔氏 推薦!!】
これまでのロボットには困難だったタスクにどう挑むのか。
「フィジカルAI時代」の中核技術を理解するための指針となる一冊。

★★生成AIによる大変革、次の主役はロボット！★★

■ロボットを知らなくても読める！
この大変革の流れを知らずして、AI・情報科学の未来は語れません。
AIに関心のある研究者、エンジニア、マネージャー、起業家――
技術の潮目をつかみたいすべての人に贈ります。

■AIが“世界に接する”時代へ！
生成AIは、いまや言語や画像にとどまりません。
LLMを超え、より大規模でマルチモーダルなモデルが「基盤モデル」です。
それがロボットと結びつき、世界に接するAIが生まれています。
・「あれ取ってきて」という指示に応答するロボット
・みずからコードを書いて自分を制御するロボット
・未知の環境でも、試行錯誤して成果を出すロボット
かつてできなかったことが、基盤モデルの力で実現しています。

■語り尽くすのは、最前線を走る若きツートップの研究者！
「そもそも、基盤モデルとは何なのか？」
「基盤モデルでロボットの何が変わるのか？」
「基盤モデルをロボットにどう使うのか？」
技術の本質を捉えたい人に向けて、深く・わかりやすく語り尽くします。

【目次】
第1章　基盤モデルとロボット
第2章　基盤モデルでロボットの何が変わるのか
第3章　これまでのロボット
第4章　基盤モデルができること
第5章　基盤モデルをロボットにどう使うか
第6章　ロボット基盤モデル
第7章　今後の展開