コンピュータサイエンスに関連する数学の本の推奨事項
重複の可能性：
プログラマーのための数学に関する標準的な本はありますか？
次の分野のコンピュータサイエンスに関連する数学の本にあなたの推薦が必要です：
- ブール代数（ブール論理、ゲート、ステートマシンなど）
- 離散数学
- 確率と基本統計
私は自己学習者であることに注意してください。したがって、非常に読みにくい、または仕上げにくい本を置かないでください。私は、入門書と同じように300〜500ページの本を好むほか、上記のリストの有無にかかわらず、あらゆる推奨事項を示します優先順位は正しいですが、高く評価されています。
-注：私は独学のプログラマーです。そのため、リストの最初の項目の資料は非常によく知っていますが、正式なコースを受講したことはありません。
ありがとう
いくつかの提案があります。しかし、本を紹介する前に、それらは「ダミー用」ではなく、少なくとも2、3の演習を行って実際に把握しようとする時間を費やさない限り、それらはあなたに何かを教えることはありません。彼らはきっと「21日」以上かかるでしょう...
Logic and Computer Design Fundamentals：International Version by M. Morris Mano and Charles Kime http://www.Amazon.co.uk/Logic-Computer-Design-Fundamentals-International/dp/0132067110/ref=sr_1_1？ ie = UTF8＆qid = 1302384207＆sr = 8-1
- この本を通して勉強しました。非常によく書かれていて、練習問題が多く、簡単です。一部の人々はパターソンとヘネシーを推薦する傾向があるので、私はそれをあなたに次に渡しますが、実際にそれを経たことがありません。
コンピューターの構成と設計：ハードウェア/ソフトウェアインターフェイス（コンピューターのアーキテクチャと設計のモーガンカウフマンシリーズ）、David A. PattersonおよびJohn L. Hennessy http://www.Amazon.co.uk/Computer-Organization -Design-Interface-Architecture/dp/0123744938/ref = sr_1_1？s = books＆ie = UTF8＆qid = 1302384354＆sr = 1-1
具体的な数学：ロナルドL.グラハム、ドナルドE.クヌース、オーレンパタシニックによるコンピュータサイエンスの基盤 http://www.Amazon.co.uk/Concrete-Mathematics-Foundation-Computer-Science/dp/0201558025/ ref = sr_1_1？s = books＆ie = UTF8＆qid = 1302384402＆sr = 1-1
- これはおそらく、今まで読んだ数学の本の中で最高の本の1つでしょう。すべてが完璧です！執筆、タイポグラフィ、演習、カバーデザイン。そして、それはクヌースによって書かれています！エクササイズは通常より少し難しいですが、常に簡単なエクササイズを見つけることができます。それがあなたのモチベーションを壊さないようにしてください。
エンジニアのための応用統計と確率：ダグラスC.モンゴメリーによる留学生版 http://www.Amazon.co.uk/Applied-Statistics-Probability-Engineers-International/dp/0470505788/ref=sr_1_1?s = books＆ie = UTF8＆qid = 1302384510＆sr = 1-1
- 最初から最後まで素晴らしい本で、とても楽しいです。すべての演習は非常に興味深いものであり、非常に応用されており、資料を読んだ後にすべての演習を実行できるはずです。
私がいくつかの演習で通常行うことの1つは、ソリューションの実装を試みることです。おそらくあなたが今までに何かを理解したかどうかを知る最も簡単な方法は、それを実装することです。
幸運をお楽しみください！
私の頭に浮かぶ最初の本は コンクリート数学 で、特に自己学習者にとってはそうです。それはあなたの旅の離散数学の部分をうまく満たします。ドナルド・クヌースは共著者の一人です。コンテンツはスタンフォード大学のコースで徹底的にテストされており、教育的であると同時に娯楽的でもあります。
私は強くお勧めします The Cartoon Guide to Statistics 。高校代数を扱えるならアクセス可能ですが、p-valuesやその他の値を扱う直感を得るためのより良い仕事は知りません統計的有意性の検定。
線形代数（検索および情報検索タイプの作業に不可欠）を学びたい場合は、Strangの本を強くお勧めします： http://www.Amazon.co.uk/Introduction-Linear-Algebra-Gilbert-Strang/dp/0980232716/ref = pd_bxgy_b_text_b
追加したい：
アルゴリズムの紹介
離散数学とその応用