数値計算について学びたい。
オススメの参考書ってある？
こんな要望に応えます。
数値計算の初心者の中には、『どうやって勉強を進めていくべきか悩んでいる方』も多いと思います。
今回紹介する参考書を読めば、数値計算を体系的に学ぶことが可能です。
そこで今回は、『私自身が早く読むべきだったと感じた4冊』を紹介していきます。
・Cによる数値計算法入門
・Pythonによる数値計算とシミュレーション
・数値計算の常識
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数値計算(理工系の基礎数学)
| 難易度 | |
| おすすめ度 | |
| 価格（参考） | 3,190円 |
『数値計算の初学者に最もオススメの1冊』です。
数値計算の基礎だけでなく、解法のアルゴリズムについても載っています。
１．数数値計算へのガイド
２．方程式の根
３．曲線の推定
４．積分
５．常微分方程式
６．偏微分方程式
７．連立1次方程式
アルゴリズムについては『特定のプログラミング言語に縛られない擬似コード』となっており、各読者の使用言語に活かせるようになっています。
演習問題も豊富であるため、独学する方にもオススメです。
Cによる数値計算法入門
| 難易度 | |
| おすすめ度 | |
| 価格（参考） | 2,420円 |
『C言語で数値計算をプログラミングできるようになる1冊』です。
数値計算の基礎についても丁寧な解説があり、公式の導出と例題によって学習していきます。
第1章 方程式
第2章 連立1次方程式
第3章 補間法
第4章 曲線のあてはめ
第5章 チェビシェフ補間
第6章 数値積分
第7章 微分方程式
第8章 偏微分方程式
第9章 固有値問題
例題の解説も丁寧であるため、いきなりこの本で数値計算を学び始めても問題ありません。
私自身は大学生の時に読みましたが、未だに売れているロングセラー参考書です。
Pythonによる数値計算とシミュレーション
| 難易度 | |
| おすすめ度 | |
| 価格（参考） | 2,750円 |
『Pythonで数値計算プログラミングをする方にオススメの1冊』です。
C言語ではなく、Pythonで数値計算できるようになりたい方はこちらを使用しましょう。
第1章 Pythonにおける数値計算
第2章 常微分方程式に基づく物理シミュレーション
第3章 偏微分方程式に基づく物理シミュレーション
第4章 セルオートマトンを使ったシミュレーション
第5章 乱数を使った確率的シミュレーション
第6章 エージェントベースのシミュレーション
セルオートマンを用いたシミュレーションなど、実践的な例が挙げられています。
近年、Pythonを使用する場合が増えてきていますよね。
数値計算の常識
| 難易度 | |
| おすすめ度 | |
| 価格（参考） | 2,750円 |
『コンピュータを使用した数値計算で注意すべき点』をまとめた1冊です。
現代の高精度なPCでもハマりがちな落としな穴が解説されています。
第1章 数の表現と誤差
第2章 桁落ちに気をつけよう(その1)
第3章 桁落ちに気をつけよう(その2)
第4章 たった1回だけの計算なんて…
第5章 逆行列よさようなら
第6章 単位と次元
第7章 数値積分法―台形則を使いこなすには
第8章 数値微分法―打切り誤差と丸め誤差の闘い
第9章 Newton法
第10章 複素数の計算
第11章 代数方程式
第12章 常微分方程式の初期値問題
第13章 数値計算の手間の理論と実際
第14章 数値計算の中の非数値計算
第15章 補間(内挿)
第16章 雲形定規とスプライン―続 補間
第17章 刻みは細かければ良いというものではない―偏微分方程式I（拡散方程式）
第18章 偏微分方程式II（楕円形方程式）
第19章 数列の収束の速度
第20章 数列の収束の加速
第21章 中間変数の活用
第22章 固有値の計算
第23章 モンテ・カルロ法
自分が書いたプログラムが、実際に禁じ手を使用していることに気付かされました。
この本を読めば、数値誤差を甘く見てはいけないことが分かるでしょう。
数値計算のオススメ参考書まとめ
今回は、『数値計算を学べるオススメの4冊』をご紹介しました。
いかがでしたでしょうか。
数値計算は難しいため、途中で挫折しそうになることが多いです。
今回紹介した本を読めば、勉強のスタートダッシュが上手くいき、順調に数値計算について理解できます。
気になった本を1冊でも読んで頂き、皆さんのお役に立つことを願っています。
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