ソースを表示

コンピュータ科学、情報科学分野の教科書的書籍のまとめ。コンピュータサイエンティストとしてのセンスを磨くために読むべき本。 スパムが酷いので編集停止してます。足りない本、その他お問い合わせは@h013（ https://twitter.com/h013 ）までどうぞ。 =アルゴリズム= ===The Art of Computer Programming=== * Donald E. Knuth * 言わずと知れたアルゴリズムの本。いまだに続刊中。 ===Data Structures and Algorithms=== * Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, John E. Hopcroft ===Algorithm Design=== * Jon Kleinberg, Éva Tardos ===Introduction to Algorithms=== * Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein =計算量理論= ===Introduction to the Theory of Computation=== * Michael Sipser ===Computers and Intractability: A Guide to the Theory of Np-Completeness === * Michael R. Garey, David S. Johnson =アーキテクチャ= ===コンピュータの構成と設計　第5版=== * David A. Patterson, John L. Hennessy * パタヘネ ===コンピュータアーキテクチャ 定量的アプローチ 第5版=== * John L. Hennessy, David A. Patterson * ヘネパタ ===Parallel Computer Architecture: A Hardware/Software Approach=== * David Culler, J.P. Singh, Anoop Gupta * 平木研推奨 ===定本 ASICの論理回路設計―高速・高信頼ディジタル・システムのための設計ノウハウ=== * 小林 芳直 ===ディジタル・ハードウェア設計の基礎と実践―高性能、高信頼性システムを開発するための定石=== * 小林 芳直 ===プロセッサを支える技術=== * Hisa Ando =オペレーティングシステム= ===Operationg System Concepts 8th Edition=== * Abraham Silberschatz, Peter B. Galvin, Greg Gagne ===Operating Systems: Design and Implementation=== * Andrew S Tanenbaum, Albert S Woodhul =ネットワーク= * 規格を読みましょう === Computer Networks (5th Edition) === * Andrew S Tanenbaum, David J Watherall =数値計算= ===Numerical Recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing=== * Michael R. Garey, David S. Johnson ===数値計算法の数理=== * 杉原正顯, 室田一雄 ===数値計算の常識=== * 伊理正夫, 藤野和建 ===並列数値処理 - 高速化と性能向上のために -=== * 金田康正, 片桐孝洋, 黒田久泰, 山本有作, 五百木伸洋 ===算術演算のVLSIアルゴリズム=== * 高木直史 =言語処理系= ===Compilers: Principles, Techniques, and Tools=== * Alfred V. Aho, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman * 通称ドラゴンブック ===Modern Compiler Implementation in C=== * Andrew W. Appel, Maia Ginsburg * 虎本 =プログラミング言語= ===Structure and Interpretation of Computer Programs=== * Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman * 動的型言語代表 ===Types and Programming Languages=== * Benjamin C. Pierce * 邦訳版「型システム入門 －プログラミング言語と型の理論－」http://www.amazon.co.jp/dp/4274069117 ===Proofs and Types=== * Jean-Yves Girard, Yves Lafont, Paul Taylor * 論理の薄い本 * http://www.paultaylor.eu/stable/Proofs+Types.html ===Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming=== * Peter Van Roy, Seif Haridi =コンピュータグラフィクス= ===Ray Tracing from the Ground Up=== * Kevin Suffern, Helen H. Hu ===Physically Based Rendering, Second Edition: From Theory To Implementation=== * Matt Pharr, Greg Humphreys * レンダラが書けるようになります。 ===Computational Geometry: Algorithms and Applications=== * Mark De Berg, Otfried Cheong, Marc Van Kreveld, Mark Overmars =機械学習= ===Pattern Recognition and Machine Learning=== * C. M. Bishop * 定番。通称PRML ===Bayesian Reasoning and Machine Learning=== * David Barber ===The Elements of Statistical Learning=== * Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman * PDF: http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/download.html =コンピュータビジョン= ===Computer Vision: Algorithms and Applications=== * Richard Szeliski * Webでも落とせる http://szeliski.org/Book/ * 邦訳版「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」http://www.amazon.co.jp/dp/432012328X ===コンピュータビジョン=== * David A. Forsyth, Jean Ponce * http://www.amazon.co.jp/dp/4320121570 =離散数学= ===Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science=== * Ronald Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik =最適化問題= ===Convex Optimization=== * Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe * http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/ =バイオインフォマティクス= ===バイオインフォマティクス ゲノム配列から機能解析へ 第2版=== * David Mount * マウント本 ===バイオインフォマティクス=== * A.ポランスキ・M.キンメル * 黄色い本（丸善出版） =自然言語処理= === Speech and Language Processing === * Daniel Jurafsky, James H. Martin === Foundations of Statistical Natural Language Processing === * Christopher Manning, Hinrich Schuetze * サイコロ本 === Statistical Machine Translation === * Philipp Koehn === 言語処理のための機械学習入門 === * 高村大也, 奥村学 * 機械学習の入門にも

教科書まとめ に戻る。