دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Mathematics and Statistics for Science
دانلود کتاب ریاضیات و آمار برای علوم
مشخصات کتاب
Mathematics and Statistics for Science
ویرایش: [1 ed.] نویسندگان: James Sneyd, Rachel M. Fewster, Duncan McGillivray سری: ISBN (شابک) : 3031053176, 9783031053177 ناشر: Springer سال نشر: 2022 تعداد صفحات: 980 [952] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 66 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 35,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Mathematics and Statistics for Science به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب ریاضیات و آمار برای علوم نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب ریاضیات و آمار برای علوم
ریاضیات و آمار بستر علم مدرن هستند. مهم نیست در کدام
شاخه از علم کار کنید، به سادگی نمی توانید از رویکردهای کمی
اجتناب کنید. و در حالی که همیشه نیازی به دانستن مقدار زیادی از
تئوری نخواهید داشت، باید بدانید که چگونه روش های ریاضی و آماری
را در سناریوهای واقع گرایانه به کار ببرید. این دقیقاً همان چیزی
است که این کتاب آموزش می دهد. این کتاب موضوعات ریاضی و آماری را
پوشش می دهد که در دوره های اولیه کارشناسی همه جا وجود دارد، اما
این کار را به گونه ای انجام می دهد که مستقیماً با علم مرتبط
است.
این کتاب با استفاده از واحدها و توابع، موضوعات کلیدی مانند
اعداد مختلط را پوشش می دهد. بردارها و ماتریس ها، تمایز (هم تک و
هم چند متغیره)، انتگرال گیری، معادلات دیفرانسیل ابتدایی،
احتمال، متغیرهای تصادفی، استنتاج و رگرسیون خطی. هر موضوع با
معادلات علمی پرکاربرد (مانند قانون گاز ایده آل یا معادله نرنست)
و داده های علمی واقعی که اغلب مستقیماً از مقالات علمی اخیر
گرفته شده است، نشان داده شده است. تاکید در سراسر بر راه حل های
عملی، از جمله استفاده از ابزارهای محاسباتی (مانند Wolfram Alpha
یا R)، نه توسعه نظری است. تعداد زیادی تمرین وجود دارد که به
تمرین‌های ریاضی و کاربردهای علمی تقسیم می‌شوند و راه‌حل‌های
کامل برای همه تمرین‌ها در دسترس مربیان
است.
ریاضیات و آمار برای علوم
روش های اصلی در ریاضیات و آمار لازم برای مدرک دانشگاهی در
علم را پوشش می دهد و راه حل های عملی و کاربردهای علمی را برجسته
می کند. رویکرد عمل‌گرایانه آن برای دانش‌آموزانی که نیاز به
استفاده از ریاضیات و آمار در یک محیط علمی واقعی دارند، چه در
علوم فیزیکی، چه در علوم زیستی و چه در پزشکی، ایده‌آل
است.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Mathematics and statistics are the bedrock of modern
science. No matter which branch of science you plan to work in,
you simply cannot avoid quantitative approaches. And while you
won’t always need to know a great deal of theory, you will need
to know how to apply mathematical and statistical methods in
realistic scenarios. That is precisely what this book teaches.
It covers the mathematical and statistical topics that are
ubiquitous in early undergraduate courses, but does so in a way
that is directly linked to science.
Beginning with the use of units and functions, this book covers
key topics such as complex numbers, vectors and matrices,
differentiation (both single and multivariable), integration,
elementary differential equations, probability, random
variables, inference and linear regression. Each topic is
illustrated with widely-used scientific equations (such as the
ideal gas law or the Nernst equation) and real scientific data,
often taken directly from recent scientific papers. The
emphasis throughout is on practical solutions, including the
use of computational tools (such as Wolfram Alpha or R), not
theoretical development. There is a large number of exercises,
divided into mathematical drills and scientific applications,
and full solutions to all the exercises are available to
instructors.
Mathematics and Statistics for
Science covers the core methods in mathematics and
statistics necessary for a university degree in science,
highlighting practical solutions and scientific applications.
Its pragmatic approach is ideal for students who need to apply
mathematics and statistics in a real scientific setting,
whether in the physical sciences, life sciences or
medicine.
