What”s up guys?
Математика — как говорили в школе — царица наук, а ещё очень важный и полезный скилл для программиста.
Неважно, чем вы занимаетесь, если с этой наукой вы хорошо знакомы, вам будет легче. Математика применяется в программировании везде, начиная от машинного обучения, где вам необходимо знать линейную алгебру, заканчивая созданием каких‑либо физических движков, где может пригодится полный спектр разнообразных математических и физических приёмов и знаний.
В этой статье мы поговорим о книгах и ресурсах по изучению математики, которые на мой достаточно полезны. Начинаем.
И начать в этой статье я хотел бы не с книг, а с полезных онлайн‑ресурсов для изучения математики. Я знаю два таких:
mathprofi.ru — ресурс по высшей математике, который был создан преподавателем математики и информатики специально для студентов вузов.
mathter.pro— на этой странице вы можете найти материал для фактического повторения всей школьной математики.
Для повторения или использования как справочника или даже учебника, этих двух ресурсов вполне достаточно.
Теперь переходим к книгам:
Jay Abramson (и некоторые другие) — Algebra and Trigonometry. Достаточно подробная книга по алгебре и тригонометрии, но есть нюанс — она полностью на английском. В целом — книги излагает все основные аспекты алгебры, тригонометрии и немного аналитической геометрии. Так же в книге имеются и упражнения для самопроверки с ответами на них.
Если вам не хватило того, что изложено в этом учебнике, то у этого же издательства есть ещё три книги:
Книги по алгебре по уровням. В них некоторые вопросы рассматриваются более подробно. В них так же есть задания и ответы.
Эти учебники/книги находятся в открытом доступе, скачать их можно на сайте компании openstax (издатель этих книг).
The Matrix Cookbook — совсем небольшая книга‑шпаргалка по матрицам. Язык — английский. Такая книга может пригодится всем, кто занимается чем‑либо связанным с анализом данных и линейной алгеброй.
E. T. Jaynes — PROBABILITY THEORY — Фундаментальная книга о тории вероятности. Наверняка есть версия и на русском языке, но лучше конечно читать в оригинале.
Теперь ближе к книгам на русском языке.
И.А. Мальцев — Дискретная Математика — пособие по дискретной математике, которое рассматривает такие темы, как: множества, комбинаторика, графы, логика, конечные автоматы, теория алгоритмов, теория числил.
Майк Икс Коэн — Прикладная линейная алгебра — довольно интересная книга, которая так же может являться и учебником по линейной алгебре. Книга нацелена на исследователей данных, все примеры в ней приводятся на языке Python с библиотекой NumPy.
Это были основные книги, ещё я решил добавить две книги в раздел «можно почитать»:
Борис Элькин — Математика для тех, кто не открывал учебник — интересная книга, но как по мне, в ней написано не сильно много чего‑либо нового и интересного, если вы учили математику в школе. Но в целом, если есть свободное время — рекомендую.
Математика — полная энциклопедия — я прекрасно понимаю, что в наше время энциклопедия как книга не столь же удобна, как интернет, но эта книга была мне полезна и я включил её сюда.
В заключение статьи дам некоторые советы по чтению любой технической или научной литературы:
Не перегружайте себя информацией. Не надо читать слишком много за раз.
Как только встретили что‑то, что вам в книге не понятно — сразу изучите эту тему. Если этого не сделать — будет только хуже.
Практикуйте всё, что можно практиковать. Если в книги приводится какой‑либо алгоритм — поймите, как он работает и попробуйте воссоздать его, если программа — перепишите и разберитесь.
Пересказываете прочитанное. После прочтения теоретической, постарайтесь её пересказать (самому себе или кому‑то другому) максимально подробно. Так вы лучше запомните материал.
Если есть возможность — читайте книги в оригинале. Так у вас меньше шансов наткнуться на ошибки переводчика и редактора.
Все книги, упомянутые в статье вы можете скачать здесь.
На этом подборка книг подошла к концу, всем, кто дочитал до этого момента спасибо!
