出版社内容情報
物理と情報の理論の最先端を学ぶために欠かすことのできない数理を、手短に身につけられるよう基礎から理解出来るよう工夫
目次
１ ニュートン力学の数理
２ 熱力学（統計力学）と確率論
３ 量子力学
４ 情報理論におけるエントロピーと通信の数理
５ 離散力学系におけるカオス
６ 擬似乱数
著者等紹介
大矢雅則［オオヤマサノリ］
東京理科大学名誉教授、Ｐｈ．Ｄ、理学博士。１９７０年東京大学理学部物理学科卒業。１９７６年ロチェスター大学大学院理学研究科博士課程修了。１９８８年東京理科大学理工学部教授。２０１５年東京理科大学発ベンチャー企業アクテイブ株式会社ＩＴ研究所所長
原利英［ハラトシヒデ］
東京理科大学発ベンチャー企業アクテイブ株式会社ＩＴ研究所主任研究員、博士（理学）。２００５年東京理科大学理工学部卒業。２０１０年東京理科大学理工学研究科博士課程修了。東京理科大学理工学部助教。２０１５年東京理科大学発ベンチャー企業アクテイブ株式会社ＩＴ研究所主任研究員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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パリティ。
7
符号化は測度に基づくある空間からある空間への可測写像のこと。2024/05/14
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6
ある情報は物理的に伝えやすい情報である信号に変調を行いその信号を復号をすることで情報を伝達します。2024/04/26
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3
シャノンの通信理論に対する位置付けが理解できました。量子エントロピーが面白そうです。2024/09/16
パリティ。
2
本書は数学的に厳密です。基礎から学びたい方に向いているように感じました。本書は疑似乱数等でもフォン·ノイマンの「二乗中抜き法」等はアルゴリズムが素朴ですし楽しく読めるかと思いました。本書は他に光電効果(量子力学)に対する説明がありますね。2024/12/09
Shiro
1
解析力学・統計力学・量子力学・情報数理・非線形力学における最重要な数式・考え方をまとめたもの。一つ一つの内容・解説はかなり簡素なので、一度学習済みで無いと独学での利用は難しいかもしれない。個人的には量子力学の理解には解析力学と統計力学で用いる数学(オイラー・ラグランジュ方程式とハミルトン正準方程式、リウビルの定理の導出過程で登場する相空間の考え方)を経ることが重要と考えているので、それらに一度に触れられるという点で、構成は良いのではと思う。2021/09/19
