Introduction to Linear Algebra 6th ed.G.
ストラング著 線形代数入門 第6版
ISBN：978-1-7331466-7-8
線形代数の基礎を体系的に解説し、行列や連立方程式、固有値、最小二乗法などの理論を直感的に説明するとともに、最適化やデータ解析への応用も扱い、現代の科学技術に不可欠な数理的思考力を養う。
＊近代科学社より（第4版）翻訳版発売中
おすすめ洋書【数学】＆【情報科学】のグローバルスタンダードテキスト
数学と情報科学の世界的標準テキストを一同に集めてみました。
数学
Introduction to Linear Algebra 6th ed.G.
Partial Differential Equations 2nd ed.
偏微分方程式 第2版
ISBN：978-1-4704-6942-9
偏微分方程式の理論を体系的に解説し、線形・非線形方程式の解法やソボレフ空間、変分法などの現代的手法を詳述し、基礎から応用まで広く扱って、数学研究や解析学の理解を深める大学院向け専門書。
A First Course in Calculus 5th ed.
微積分入門 第5版
ISBN：978-0-387-96201-6
微分積分学の入門書として、関数やグラフから始めて微分・積分の基本概念と計算技法を解説し、テイラー展開や多変数関数までを体系的に扱い、豊富な例題と演習を通じて理解を深める学部向け教科書。
Fourier Analysis - An Introduction
ISBN：978-0-691-11384-5
フーリエ解析の入門書として、関数を三角関数の和で表す基本概念から、フーリエ級数やフーリエ変換の理論と応用、偏微分方程式への応用までを体系的に解説し、解析学の基礎的理解を深める大学上級レベルの教科書。
Fundamentals of Fourier Analysis
フーリエ解析の基礎
ISBN：978-3-031-56499-4
フーリエ解析の基礎を体系的に解説し、フーリエ変換や特異積分、ハーディ空間など高度な概念を詳述するとともに、厳密な証明と豊富な演習を通じて解析学の理解と研究能力を養う大学院向け教科書。
Curves and Surfaces 2nd ed.
ISBN：978-1-4704-7902-2
曲線と曲面の微分幾何を扱う入門書で、局所的性質から大局的性質まで体系的に解説し、ガウス・ボンネの定理や曲率などの重要概念を例題と演習を通じて理解させる大学院初級レベルの教科書。
情報科学
Computer Networks, Global ed. 6th ed.
ISBN：978-1-292-37406-2
コンピュータネットワークの代表的教科書。物理層からアプリケーション層まで体系的に説明し、インターネットや無線通信の仕組みを理解できる。
Algorithms 4th ed.
アルゴリズム 第4版
ISBN：978-0-321-57351-3
アルゴリズムの標準テキスト。探索・ソート・グラフ処理など主要アルゴリズムとデータ構造を解説し、計算理論と実装力を養う。
Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition
量子コンピュータと量子情報 10周年記念版
ISBN：978-1-107-00217-3
量子計算・量子情報の古典的名著。量子力学と計算理論を基礎から説明し、量子アルゴリズムや暗号、誤り訂正まで体系的に扱う。
＊オーム社より翻訳版（全3巻）発売中
The Art of Computer Programming, Volumes 1-4B, Boxed Set
ISBN：978-0-13-793510-9
計算機科学の金字塔『TAOCP』全集。アルゴリズム解析と離散数学を深く掘り下げ、理論と実践を兼ね備えたプログラミングの最高峰。
＊ドワンゴより翻訳版発売中
Introduction to Algorithms 4th ed.
アルゴリズム入門 第4版
ISBN：978-0-262-04630-5
アルゴリズム設計と解析の標準教科書。データ構造、グラフ、動的計画法などを体系的かつ厳密に解説し、理論と実装の両面から幅広く学べる。
＊近代科学社より（第3版全3巻）翻訳版発売中
Probabilistic Machine Learning: An Introduction
確率論的機械学習：入門編
ISBN：978-0-262-04682-4
確率モデルとベイズ理論を軸に機械学習を体系化。回帰・分類から深層学習まで、理論的枠組みの中で統一的に理解できる入門書。
Deep Learning
深層学習
ISBN：978-3-031-45467-7
深層学習の基本概念や主要手法を体系的に解説。ニューラルネットの構造や学習理論を整理し、実践と理論の橋渡しを行う。
＊丸善出版より翻訳版（上巻）発売中
Goodfellow, Ian/Bengio, Yoshua/Courville, Aaron/Bach, Francis
Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning series
深層学習
ISBN：978-0-262-03561-3
ディープラーニングの代表的教科書。線形代数や確率などの基礎からCNN・RNNなど主要手法、応用・研究動向まで包括的に扱う。
＊ドワンゴより翻訳版発売中
Pattern Recognition and Machine Learning
パターン認識と機械学習
ISBN：978-1-4939-3843-8
確率的枠組みでパターン認識と機械学習を解説。ベイズ推論やグラフィカルモデルを中心に、理論から応用までを体系的に学べる。
＊丸善出版より翻訳版（上下巻）発売中