Methods of Mathematics Applied to Calculus, Probability, and Statistics (Dover Books on Mathematics)

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9780486439457: Methods of Mathematics Applied to Calculus, Probability, and Statistics (Dover Books on Mathematics)

Understanding calculus is vital to the creative applications of mathematics in numerous areas. This text focuses on the most widely used applications of mathematical methods, including those related to other important fields such as probability and statistics. The four-part treatment begins with algebra and analytic geometry and proceeds to an exploration of the calculus of algebraic functions and transcendental functions and applications. In addition to three helpful appendixes, the text features answers to some of the exercises. Appropriate for advanced undergraduates and graduate students, it is also a practical reference for professionals. 1985 edition. 310 figures. 18 tables.

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About the Author:

Richard W. Hamming: The Computer Icon
Richard W. Hamming (1915–1998) was first a programmer of one of the earliest digital computers while assigned to the Manhattan Project in 1945, then for many years he worked at Bell Labs, and later at the Naval Postgraduate School in Monterey, California. He was a witty and iconoclastic mathematician and computer scientist whose work and influence still reverberates through the areas he was interested in and passionate about. Three of his long-lived books have been reprinted by Dover: Numerical Methods for Scientists and Engineers, 1987; Digital Filters, 1997; and Methods of Mathematics Applied to Calculus, Probability and Statistics, 2004.

In the Author's Own Words:
"The purpose of computing is insight, not numbers."

"There are wavelengths that people cannot see, there are sounds that people cannot hear, and maybe computers have thoughts that people cannot think."

"Whereas Newton could say, 'If I have seen a little farther than others, it is because I have stood on the shoulders of giants, I am forced to say, 'Today we stand on each other's feet.' Perhaps the central problem we face in all of computer science is how we are to get to the situation where we build on top of the work of others rather than redoing so much of it in a trivially different way."

"If you don't work on important problems, it's not likely that you'll do important work." — Richard W. Hamming

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