×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Jak czesać włochatą kulę. Matma bez liczb Milo Beckman

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Milo Beckman
Wydawnictwo:
Wydawnictwo JK
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
248
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Czy można napisać książkę o matematyce, nie używając liczb? Owszem! Jedyne liczby w tej książce to numery stron.

Jak czesać włochatą kulę. Matma bez liczb to oryginalny przewodnik po trzech głównych gałęziach matematyki abstrakcyjnej topologii, analizie i algebrze które okazują się zaskakująco łatwe do zrozumienia. Ta książka wywraca do góry nogami tradycyjne podejście do matematyki, zachęcając do kreatywnego myślenia o kształcie i wymiarze, o nieskończoności, symetriach, dowodach oraz ich wzajemnych powiązaniach. Na czytelników czeka fascynująca, ilustrowana wycieczka po niezwykłych tajemnicach, strukturach i wzorach, które nazywamy matematyką.

Dzięki lekturze tej jedynej w swoim rodzaju książki zadasz sobie pytania: Ile jest kształtów? Czy istnieje coś większego niż nieskończoność? I czy matematyka jest w ogóle prawdziwa?

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Milo Beckman to niezwykle kreatywny młody matematyk, który ukończył studia matematyczne jako szesnastolatek, a obecnie z pasją oddaje się popularyzowaniu tej dziedziny wiedzy. Niekonwencjonalnie, bezpośrednio i na przykładach tłumacząc matematykę, dowodzi, że każdy może nauczyć się myśleć matematycznie!

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
31,12 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.