Pythonで超らくらくに数学をこなす本 簡単な計算でも複雑な計算でも瞬く間に解く

詳細目次

第1章　SymPyとは何か？
1.1　PythonやSymPyとは、なんなのだろうか？
1.2　SymPyとは？
1.3　SymPyでできること
1.4　本書の目標～Pythonを超高性能電卓として使いこなせ！～

第2章　Pythonの基本の基本
2.1　Pythonの環境構築～Google Colaboratory～
2.2　画面への文字表示
2.3　変数
2.4　データ構造（リスト、タプル、集合）
2.5　条件分岐（if文）
2.6　繰り返し（while文とfor文）
2.7　関数
2.8　クラス
2.9　機械学習とオブジェクト指向

第3章　簡単な式の計算
3.1　SymPyの機能を読み込む（import）
3.2　文字の定義
3.3　多項式
3.4　多項式の加法、減法
3.5　多項式の乗法
3.6　多項式に値を代入する
3.7　多項式の除法
3.8　多項式の因数分解
3.9　多項式の最小公倍数、最大公約数
3.10　多変数の多項式の計算

第4章　初等関数を扱ってみよう
4.1　関数とはなにか
4.2　多項式関数
4.3　指数関数
4.4　対数関数
4.5　三角関数
4.6　コラム「で、数学って結局なんの役に立つんですか？」

第5章　方程式を解いてみよう
5.1　方程式
5.2　様々な方程式
第6章　微分、積分の計算をしてみよう
6.1　微分とは何か
6.2　微分係数の定義
6.3　導関数と微分
6.4　偏微分
6.5　不定積分
6.6　Integralインスタンスと遅延評価

第7章　線形代数の計算をしてみよう。
7.1　ベクトル
7.2　ベクトルの和とスカラー倍
7.3　NumPy
7.4　ベクトルの内積
7.5　ベクトルのノルム
7.6　Lpノルム
7.7　列
7.8　様々な種類の行列
7.9　行列の和とスカラー倍
7.10　行列の積
7.11　行列の積は非可換
7.12　逆行列

第8章　機械学習で現れる計算をしてみよう。
8.1　勾配降下法を実装してみよう。
8.2　単回帰分析を実装してみよう。

第9章　付録
9.1　Pythonでの数式に関するスペース
9.2　演算子、関数など