直感的に理解でき、正確に学べる！
本書は，第１章で必要となる数学を丁寧に復習し準備を整えた上で，最適化の話題に入っていく．具体的に理解できるよう，図形的説明を多用しながら，その全貌を分かりやすく詳説する．実際の問題と解法の直感的理解を促し，さらには具体的な問題を解けるようになることを目標とする．
本文を簡潔に述べるように努めて，追加説明や他に言及したいことなどを側注とする．また，各章末には練習問題を配し，巻末に全ての問題の解答を付ける．
はじめて最適化問題を学ぶ初学者には，数学的復習から入っていくので，大変理解しやすく学べる好書である．

コンピュータ理論の古典に学ぶ！
本シリーズは、「コンピュータ理論の起源」を当時の原典に探る試みとして、現在もコンピュータ理論の古典と呼ばれる、チューリングとフォン・ノイマンの論文を紹介する。
第1巻である本書には、チューリングのコンピュータに関わる重要な論文4編の完訳と、それぞれの論文に対し、内容を的確に理解するための時代背景を含めた詳細な解説が収められている。
コンピュータ理論に興味のある読者はもちろん、コンピュータに携わる読者には必携の書である。

原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている．
　単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している．
　さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる．
　本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

日本ソフトウェア科学会における「ソフトウェア工学の基礎」研究会(FOSE)が毎年主催するワークショップのための論文集第20巻。FOSEはソフトウェアを知的資産として活用していくための基盤確立を目指す研究会で、関連分野の研究者・技術者に議論の場を提供している。

アルゴリズムを楽しく学ぶ
　本書は、アルゴリズムをただ単に学ぶというのではなく、「なぜアルゴリズムを学ぶ必要があるのか」を説き起こす。前提知識を必要とせず独習でもアルゴリズムを学べるよう工夫してある。ていねいな語り口は、一層の理解を助けるだろう。
　第1章では、準備として、チューリングマシンモデルから説明し、学ぶために必要な道具の解説を行う。2章以降では、サーチ、ソートといった定番の問題を丁寧に解説し、随所に演習問題を配置し、その解答は、式変形を端折ることなく記述し完全な解答を掲載している。また、コラムを随所に配してアルゴリズムの楽しさを体感出来るようになっている。初学者はもちろん、アルゴリズムをしっかり学び直そうとしている読者にも最良の書である。

Webは、Linked Data(リンクト データ)で新たな世代を迎える！
Webは今や我々の仕事からプライベートまで，欠くことのできないものとなっている．たいていの情報がWeb上にあるので，今のWebは万能に思えてしまう．じつは，今のWebは単純に文書をつないでクモの巣上に広がっているだけである．したがって，様々な情報がもつ構造化されたデータを扱うのは苦手なのである．Linked Dataはその点を克服する，構造をもったデータを適切に公開・共有するための新しいWeb技術である．
本書は，このLinked Dataを包括的に解説する日本初の書籍である．内容は，最先端の技術情報をまことに分かりやすく簡潔に述べており，NII（国立情報学研究所）を中心とした我が国の精鋭研究者が翻訳に当たった．

アルゴリズムとデータ構造に関する世界標準として大変好評な、MITでの計算機アルゴリズムのテキスト3版である。各節末には多様なレベルの問題が配置され、教科書、技術系専門家の手引書、事典として活用できる。本書は第2巻目で、高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズムを所収。

並行システムとは、マルチコアCPUを備えるPCやスマホのほか、組込み、スマートグリッドの処理にも欠かせないシステムである。本書は、その基礎理論（プロセス代数）であるCSPを用いた並行システムの構築方法や検証、実装の方法を概説。ソフトウェア開発者を中心に、並行プログラミングに挑戦したい人への一冊。

最先端研究者必携シリーズ !!
ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。
思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス―多数素子による超並列処理―により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題（数理計画）の解決が、高性能な数理最適化ソルバー（Gurobi）と超高水準プログラミング言語（Python）を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎理論を解説し、それに即した正確・高速なプログラムを示すことで、問題解決の手本を多数示す。最適化の手法を根本から変える、新しい時代の幕開けを告げる書である。