たくさんの例題のソースコードが網羅され、数値計算の基礎が学べる良書。
初心者向けだが、Fortranをすでに学んでいる人がCを学びたいとき、あるいはその逆の人にも適した内容である。なかなか使いみちのある本だと思う。
プライム無料体験をお試しいただけます
プライム無料体験で、この注文から無料配送特典をご利用いただけます。
非会員 | プライム会員 | |
---|---|---|
通常配送 | ¥410 - ¥450* | 無料 |
お急ぎ便 | ¥510 - ¥550 | |
お届け日時指定便 | ¥510 - ¥650 |
*Amazon.co.jp発送商品の注文額 ¥3,500以上は非会員も無料
無料体験はいつでもキャンセルできます。30日のプライム無料体験をぜひお試しください。
無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。
ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。
携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
C&FORTRANによる数値解析の基礎 単行本 – 1993/1/1
川崎 晴久
(著)
{"desktop_buybox_group_1":[{"displayPrice":"¥3,630","priceAmount":3630.00,"currencySymbol":"¥","integerValue":"3,630","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"Lg2FiaILNUAX2zxOvq1BFYt859xrWjuLYJuTp5CjbbQYLlx9CBjpI3iQldftFiQlWDKKVRqSQU5S%2B1Drg20rKPGW9%2F5SntjIWTPYfmNJfFbs5iB%2F4UvmOFLPTGlGh0yS","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"NEW","aapiBuyingOptionIndex":0}]}
購入オプションとあわせ買い
基礎的で実際にも有効な数値解析のアルゴリズムを,構造化プログラミングの手法を取り入れ,CとFORTRANによるプログラム例を示し詳説。
- ISBN-104320026438
- ISBN-13978-4320026438
- 出版社共立出版
- 発売日1993/1/1
- 言語日本語
- 本の長さ237ページ
よく一緒に購入されている商品
対象商品: C&FORTRANによる数値解析の基礎
¥3,630¥3,630
最短で6月9日 日曜日のお届け予定です
残り2点(入荷予定あり)
¥2,970¥2,970
最短で6月9日 日曜日のお届け予定です
残り4点(入荷予定あり)
¥3,520¥3,520
最短で6月9日 日曜日のお届け予定です
残り15点(入荷予定あり)
総額:
当社の価格を見るには、これら商品をカートに追加してください。
ポイントの合計:
pt
もう一度お試しください
追加されました
一緒に購入する商品を選択してください。
この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています
ページ 1 以下のうち 1 最初から観るページ 1 以下のうち 1
商品の説明
内容(「MARC」データベースより)
数値解析の学習の第一歩として有効かつ基礎的な数値解析法、実際によく利用される数値解析のアルゴリズムを取り上げる。例題ではFOTRAN言語とC言語によるプログラミング例を示し、読者の好みの言語で数値解析のアルゴリズムとプログラミングが学べる。
登録情報
- 出版社 : 共立出版 (1993/1/1)
- 発売日 : 1993/1/1
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 237ページ
- ISBN-10 : 4320026438
- ISBN-13 : 978-4320026438
- Amazon 売れ筋ランキング: - 439,265位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 129位計算法
- カスタマーレビュー:
著者について
著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう
カスタマーレビュー
星5つ中2.7つ
5つのうち2.7つ
4グローバルレーティング
評価はどのように計算されますか?
全体的な星の評価と星ごとの割合の内訳を計算するために、単純な平均は使用されません。その代わり、レビューの日時がどれだけ新しいかや、レビューアーがAmazonで商品を購入したかどうかなどが考慮されます。また、レビューを分析して信頼性が検証されます。