2023年度秋学期 チュートリアルアワー(数学)
First Semester Tutorial Hours (mathematics) in 2023






  注意 (Warning)


メッセージ (Message)

  困ったことがあった場合 (When you are in trouble)

勝良 健史  katsura★math.keio.ac.jp


数理科学科ホームページへ戻る



  • おすすめの参考書 (Recommended Reference Books)


    解析学については、   複素解析については、 などがあります。 などがあります。 などがあります。

    などがあります。

    線型代数については などがあります。
    さらに、代数学を勉強したいと思う人は、 などがあります。

    線形代数で時々扱われる微分方程式については、
    などがあります。偏微分方程式に関する参考文献もたくさんありますが、ここでは割愛させていただきます。

    さらに、微積分、線形代数、集合・位相を基礎としたさらなる高等数学に興味のある人は、
  • 無限次元の微積分、線形代数として、
    などがあります。
  • 現代幾何学には、
    などがあります。