КаталогКниг.РФ

Дискретная математика. Прикладные методы теории множеств, подсчета и представления информации (Гданский Николай Иванович) ; ИНФРА-М, 2022

Книга: Дискретная математика. Прикладные методы теории множеств, подсчета и представления информации (Гданский Николай Иванович) ; ИНФРА-М, 2022


Цены

МагазинЦенаНаличие
Лабиринт

5/5

Читай-город

5/5

МАЙШОП

5/5

Один из первых книжных интернет-магазинов, работающий с 2002 года

Как купить или где мы находимся +

Описание

В учебном пособии излагаются в максимально упрощенной форме основные теоретические положения теории множеств, представления чисел, комбинаторики и математической логики, а также способы решения практических задач с помощью их методов. Рассмотрено большое число примеров. Также даны вопросы для самостоятельного контроля уровня знаний и задачи для самостоятельного решения.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для учащихся бакалавриата и магистратуры по направлению подготовки "Информатика и вычислительная техника", а также студентов других направлений, изучающих информационные технологии. Также пособие может быть использовано молодыми специалистами из IT-сферы в самостоятельной ликвидации пробелов в тех или иных разделах дискретной математики.

Смотри также Характеристики.

Яндекс.Маркет


Видео обзоры (1)

Дискретная математика, основной поток – лекция 17

Дискретная математика, основной поток – лекция 17запуск видео

 

О книге

ISBN978-5-16-016956-9
Автор(ы)
ИздательИНФРА-М
Год издания2022
СерияВысшее образование. Бакалавриат
Кол-во страниц466
Обложкатвердый переплёт

Отзывы (0)

    Добавить отзыв



    1 ms.

    Книги где автор: Гданский Николай Иванович

    Искать всё

     

    Прикладная математика. Вычислительная математика - издательство "ИНФРА-М"

    Прикладная математика. Вычислительная математика - издательство "ИНФРА-М" »

    0 ms.

    Прикладная математика. Вычислительная математика

    Категория 1667 р. - 2500 р.

    ADS
    закладки (0) сравнение (0)

     

    preloader

    8 ms