本書は、高校までの数学から高等数学への入門となることを企図している。
本書の特徴の一つは、ε-δ論法によらずに上限と下限を用いて厳密さを担保し、対数関数と逆三角関数を用いて指数関数と三角関数の可微分性を導出していることである（ε-δ論法についても付録で簡単な解説を行っている）。
また、任意の導関数が可積分となるゲージ積分を紹介し、導関数に課されたリーマン可積分となるための本質的でない条件を排除し、多変数では測度や可測関数を具体的に導入することでミニチュア版のルベーグ積分を導入している。

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これまで、多くの有名な数学者がそれぞれの立場から連分数を研究し、重要な役割を果たすことを明らかにしてきた。
特に2次無理数とよばれる数の整数論を深く理解するには、連分数の研究がかかせない。
本書の目的は、連分数の基礎的な理論を大学一年生程度の知識、とくに行列の理論を仮定して解説することである。
また、各節には計算を中心とした問を掲載し、巻末に略解も用意している。
初等整数論への入門として、更に群論などの抽象代数学の活用が具体的な問題に対していかに有効であるかを、本書を通して学ぶことができる。

【こちらの書籍は現在、品切・重版未定です】

現代社会を陰で支える数学：群・環・体が分かる！

本書は、著者らが東京理科大学で行ってきた代数学の講義と演習の授業を基にして、群、環および体の基本的事項をまとめた演習書かつ教科書である。
本書を通して、1.群・環・体とは何かが分かり、2.抽象化した数学的集合の概念が分かり、3.抽象的代数学の計算の仕方や証明の仕方が分かるよう構成している。
本文の例題を読み解くことで抽象的概念が理解でき、章末の演習問題と略解によってその理解が更に深まる。
傍注には間違えやすい箇所や有益なヒントが記され、講義を受けている感覚で楽しみながら読み進めることができる。

データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！
本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書．
データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない．
本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．

本書は、トポロジー（位相幾何学）の入門書です。位相空間の復習を含め、基本群とホモロジー群の初歩を解説します。内容を初等的な事柄に絞ることで、初学者が、学ぶべきトポロジーのエッセンスを短期間に修得できることを目指しました。イメージが湧くような図も多く掲載され、理解を助けますが、証明や定義もきちんと述べられた、「しっかり」学べる教科書です。
抽象的、厳密的すぎて興味を損なわないように、そして、トポロジー以外の他の分野に進む学生にも興味が持続するように、適宜具体例を配置し、興味深い題材を厳選して提供しています。

統計学やデータサイエンス系の用語も網羅．1154名の著名学者を掲載!
本書は，2013年に刊行した『数学用語 英和辞典』の増補版である．いま社会的に必要とされている統計学やデータサイエンス系の用語を大幅に追加し，全体では数学・数学史・数学教育・応用数学・情報/離散数学・統計学・保険数学・経済数学などの分野で用いられる数学用語を網羅した．また，数学者を中心とする著名学者についても，現役のキーパーソンまで含めて総計千百名以上を掲載．さらに，新たに英-和見出しを反転させた和-英索引を付け，日本語から数学用語を引くことも可能にした．

離散数学の世界を最小限の数式で分かりやすく解説。
　コンピュータが身近な存在となった現在、その基礎をなす数学の理解・習得が大学の文系 / 理系を問わず求められている。しかし、文系においては、いまだに数学に対する壁は厚く高い。本書は、いわゆる離散数学の主要テーマである集合論やグラフ理論の基礎から、コンピュータ内で使われる論理演算などの具体的な数学まで、読者に興味を持たせるよう工夫して解説する。本書の基になったのは、文理融合学部の文系学生に向けた講義の資料であり、その知見が盛り込まれている。読者は例題や演習問題で理解度を確認しながら読み進められる。

統計学の重要な概念 相関係数を集中的に学ぶ!
相関係数とは2つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標をいう。本書ではPearsonの相関係数およびそれから派生もしくは発展した概念の理解や、手法の適用範囲を理解する助けとなるように、式の導出過程や手法が持つ諸性質を丁寧に解説している。確かな理論的裏付けのもと、相関係数を使用して得た解析結果について自信をもって述べることができるようになることが、本書を読み進める上での目標となる。

　微分積分学は、単に定理や公式を丸暗記するだけでは、深く理解することができません。本書は、演習問題を多く解きながら微分積分を扱う力を身に付けることを目指し、大学生の視点に立って執筆されました。
　本書では、1変数関数から多変数関数までの微積分学を解説しています。特に、陰関数定理、拘束条件付き極値問題、多変数関数のテイラー展開、重積分の変数変換、広義積分、空間図形の体積・曲面積など、理工系学生がつまずきやすい題材を、例題と演習問題を交えながら詳述します。
　まず、解説と｢例｣を通して基本的な考えを身につけた後、｢解く！｣で読みながら空欄を埋めることにより、数学的思考方法を体得し、理解を深めていきます。最後に、｢練習問題｣を独力で解くことにより、微分積分の実力を伸ばすことができます。自習書としてもぜひ活用いただきたい1冊です。

※本書は、2006年に講談社サイエンティフィクから発行された『理工系のための解く！微分積分』を再編集し、発行したものです。

統計モデリングのテクニックを理解する！
ISMシリーズ：進化する統計数理の第8巻。本書は統計モデルの発想、練り上げ、検証、改良にかかわる「統計モデリング」の過程について読者が理解し、扱えるようになることを目的としている。第1章では基礎論としてデータの関係を統計モデルの形で記述する方法を解説し、第2章から4章までは時系列解析（過去と将来のデータの因果関係）、空間統計学（測定した位置とそれ以外の位置との関係性）、医療統計（診断における統計的検定の使い方）の分野における統計モデリングの具体例を詳述する。