Podręcznik, będący wprowadzeniem do współczesnych metod numerycznych, jest skierowany do studentów kierunków ścisłych i technicznych. Koncentruje się na nowoczesnym, algorytmicznym podejściu do metod rozwiązywania podstawowych zadań obliczeniowych oraz matematycznej analizie ich własności. Jego celem jest przygotowanie Czytelnika do świadomego korzystania z aktualnie używanych standardowych metod i w razie potrzeby konstruowania nowych, dostosowanych do specyfiki rozwiązywanego problemu. Oprócz klasycznych tematów,do wykładu włączone zostały — ważne m.in. w uczeniu maszynowym — zagadnienia wcześniej rezerwowane dla kursów zaawansowanych, w tym: metody optymalizacji nieliniowej, rozkład SVD macierzy i metody iteracyjne dla układów równań liniowych. Omawiane treści są bogato ilustrowane przykładami i wykresami. Każdy rozdział jest zakończony krótkim przeglądem funkcji implementujących omawiane algorytmy w popularnych językach programowania: MATLAB, Julia i Python oraz serią zadań o zróżnicowanym stopniu trudności (jest ich w sumie ponad 400, a mniej więcej co piąte wymaga użycia komputera). Niezbędne wiadomości z matematyki wyższej są przytaczane w miejscu ich użycia w wygodnej ramce, a podstawowe praktyczne informacje o MATLAB-ie, Julii oraz o Pythonie (modułach NumPy i SciPy) zostały w skrócie omówione w dedykowanym rozdziale. Główny tok narracji uzupełniają dygresje dające szersze spojrzenie, a także sekcje „Sprawdźmy to w praktyce”, w których w swobodnym stylu przedstawione są ciekawe zastosowania omawianych metod lub pojęć. Podręcznik kierujemy do studentów kierunków ścisłych i technicznych: od matematyki, przez informatykę, uczenie maszynowe i data science, po astronomię, chemię, ekonomię, fizykę i geologię. Może być także przydatny dla inżynierów i naukowców, chcących poznać bliżej tę fascynującą gałąź nauki i jej praktyczne zastosowania. Wersja elektroniczna książki została przygotowana w kolorze.

Informacje GPSR:
WYDAWNICTWO NAUKOWE PWN SPÓŁKA AKCYJNA
02-460 Warszawa UL. GOTTLIEBA DAIMLERA 2
email: dyrektywa@pwn.pl