電子書籍の司書さん

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  1. 読解力を強くする算数練習帳　考える力を磨く文章題の傑作選 (ブルーバックス)

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  2. 数学思考のエッセンス――実装するための12講

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  3. きめる！共通テスト 数学Ⅰ・A 改訂版 (きめる！共通テストシリーズ)

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  4. 関数電卓がすごい (ハヤカワ新書)

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  5. ペンローズの幾何学　対称性から黄金比、アインシュタイン・タイルまで (ブルーバックス)

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  6. 学びなおし！　数学　代数・解析編　なっとくする数学キーワード２９ (ブルーバックス)

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  7. 子供の科学 2024年7月号

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  9. ニュートン超図解新書　最強に面白い　数学　図形編

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  10. ExcelとRによる例題で学ぶ統計モデル・データ解析入門 ―最小2 乗法から最尤法へ―

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  11. マンガでわかる 数理最適化

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  12. 日本統計学会公式認定　統計検定　統計調査士・専門統計調査士　公式問題集［2011～2013年］

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  13. 数字の翻訳――スタンフォード経営大学院教授の「感情が動く数字」の作り方

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  14. 一度読んだら絶対に忘れない数学の教科書

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  15. 昔は解けたのに……　大人のための算数力講義 (講談社＋α新書)

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  16. シールでへんしん！マジカル☆オシャレドリル 小2計算

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  17. 中学数学再入門　できる、やさしい、役に立つ (中公新書)

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  18. おしゃべり数学　思わず話したくなる20の話題

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  19. 数学III・C単問ターゲット256 四訂版 大学JUKEN新書

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  20. 新版微分積分演習 改訂版

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  21. 小学教科書ワーク 算数 1年 大日本図書版

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  22. コンピュータでとく数学 ―データサイエンスのための統計・微分積分・線形代数―

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  23. 頭のいい人が使っているずるい計算力

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  24. 新応用数学問題集改訂版 新数学シリーズ改訂版

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  25. 記述集合論要説

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  26. 確率解析とファイナンス

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  27. やさしく頭をつくりかえる高校数学（I・A）

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  28. リジッド幾何学入門 (岩波数学叢書)

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  29. アラケロフ幾何 (岩波数学叢書)

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  30. ギンツブルク－ランダウ方程式と安定性解析 (岩波数学叢書)

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  31. 特異積分 (岩波数学叢書)

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  32. 放物型発展方程式とその応用（下）　解の挙動と自己組織化 (岩波数学叢書)

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  33. 岩澤理論とその展望（下） (岩波数学叢書)

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  34. 数値解析の原理　現象の解明をめざして (岩波数学叢書)

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  35. 理工学の基礎「線形代数」に心震える

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  36. 楕円曲線入門

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  37. 可換環論入門

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  38. オーリッチ空間とその応用 (岩波数学叢書)

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  39. マンガでわかる 眠れなくなるほど面白い 図解 確率の話

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  40. 多様体上の最適化理論

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  41. 基本群と被覆空間

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  42. ざっくりわかる数学用語事典

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  43. 一瞬で数字をつかむ！「概算・暗算」トレーニング

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  44. 役に立ち、美しい はじめての虚数

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  46. 複雑領域上のディリクレ問題　ポテンシャル論の観点から (岩波数学叢書)

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  47. 線形計算の数理 (岩波数学叢書)

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  48. 正則関数のなすヒルベルト空間 (岩波数学叢書)

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  49. 確率偏微分方程式 (岩波数学叢書)

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  50. 数学のとびら　関数解析　基本と考え方

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  51. 指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門

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  54. 形と動きの数理　工学の道具としての幾何学

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  55. ネットワークフローアルゴリズム

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  57. 数学史事典

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  59. グリーン・タオの定理 (朝倉数学ライブラリー)

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  69. よくわかる高校数学Ⅲ・C (マイベスト参考書)

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  70. 中世イスラーム数学史

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  71. 理工学者が書いた数学の本　線形代数 (ちくま学芸文庫)

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  72. ハンズ・オン・スタート Mathematica(R) 原書3版

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  73. 初等整数論 Math＆Science (ちくま学芸文庫)

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  74. エウクレイデス全集 第2巻　原論VII―X

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  75. 反応拡散方程式

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  76. 徹底図解 基本からわかる電気数学

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  77. 暗号と誤り訂正

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  78. 計算する生命（新潮文庫）

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  79. 機械学習による分子最適化 ―数理と実装―

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  80. 数理ファイナンス (大学数学の世界2)

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  81. 数学の現在 π

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  82. ゲーム理論からの社会ネットワーク分析

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  83. 生命保険数学の基礎　第3版　アクチュアリー数学入門

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  84. 計算理論の基礎［原著第3版］

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  86. めくるめく数学。

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  87. 機械学習のための確率過程入門 ―確率微分方程式からベイズモデル,拡散モデルまで―

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