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【新書簡介】 ▶▶▶ 包含387個經典的Python實作例題！ ▶▶▶ 搭建起程式設計與高等數學的知識橋梁，結合計算機思維與數學邏輯！ 數學為程式設計的世界提供了豐富多樣的素材。基本的理論和基礎運算是根本，然後才有辦法進一步延伸應用到機器進行實踐，如果自己無法解釋程式或程式的輸出，那就要回頭完備自己的理論知識。 本書以Python實現相關數學內容的教學及計算，主題包含了極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量的數字特徵、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網路計畫及排隊理論等。 要想邁向AI科學計算的深入應用，不得不打好基本功，數學更是不容忽視的一環，不論你是理工科系的在校生，或是對數據科學、AI人工智慧感興趣的從業人員，由本書出發，讓你穩固數理知識的基礎，重建對程式設計的運算思維，進而發展出能夠解決各式複雜問題的應用能力吧！ 【本書看點】 ✪ 使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解 ✪ 包含Python程式語言入門、極限的運算 ✪ 函數求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解 ✪ 隨機變數及其分佈、隨機變數的數字特徵 ✪ 參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸 ✪ 線性規劃、非線性規劃、動態規劃圖、網路計畫及排隊理論 ※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/

本書參考高等學校理工科“高等數學”“線性代數”“概率論與數理統計”“運籌學”等課程教學大綱，使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解，內容包含Python編程語言入門、極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特徵、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網絡計劃及排隊論等。本書內容翔實，文字精練，例題豐富，注重本科數學理論與科學計算的密切結合。 本書可以作為高等學校理工科在校本科生的學習實驗用書，也可以作為對Python科學計算感興趣的人員的參考用書。