1장 서론
1 주요 아이디어
2 파이썬에 대하여
3 이 책의 구성
4 이 책에서 사용하는 소프트웨어

2장 파이썬 개요
1 파이썬에 대하여
2 변수의 자료형
3 파이썬 제어문
4 클래스
5 파일 입/출력
6 모듈 가져오기

3장 알고리즘 이론
1 알고리즘의 연산 증가 차수
2 재귀와 점화식
3 알고리즘의 유형
4 알고리즘의 시간 측정
5 자료구조
6 트리 알고리즘
7 그래프 알고리즘
8 탐욕 알고리즘
9 인공 지능과 기계 학습
10 긴 반복과 무한 반복

4장 수치 알고리즘
1 우량 조건이고 안정적인 문제
2 근사치와 오차 분석
3 표준 전략
4 선형 대수
5 희소 행렬 역변환
6 비선형 방정식의 해법
7 1차원에서 최적화
8 다변수 함수
9 비선형 피팅
10 적분
11 푸리에 변환
12 미분 방정식

5장 확률과 통계
1 확률
2 조합론과 이산 확률 변수

6장 난수와 분포
1 무작위성과 결정론, 혼돈, 질서
2 실제 무작위성
3 엔트로피 생성기
4 의사 무작위성
5 병렬 생성기와 독립 수열
6 주어진 분포에서 난수 생성하기
7 연속 확률 변수의 확률 분포
8 리샘플링
9 비닝

7장 몬테카를로 시뮬레이션
1 소개
2 오차 분석과 부트스트랩
3 범용 몬테카를로 엔진
4 몬테카를로 적분
5 확률 과정과 마르코프 과정, 위너 과정
6 옵션 가격 결정
7 메트로폴리스
8 모의 담금질

8장 병렬 알고리즘
1 병렬 아키텍처
2 병렬 지표
3 메시지 전달
4 mpi4py
5 마스터-워커와 맵-리듀스
6 pyOpenCL

찾아보기

이 책은 알고리즘의 분석과 디자인, 과학적 연산, 몬테카를로 시뮬레이션, 병렬 알고리즘에 이르기까지 다양한 내용을 다룹니다. 이 책에는 알고리즘에 대한 엄밀한 증명은 담지 않았습니다. 대신, 알고리즘의 정의와 이를 응용한 실제 코드 구현에 초점을 맞췄습니다. 각 코드는 알고리즘을 구현하는 데 필요한 수식과 함께 자세히 설명합니다. 모든 학문의 기초가 되는 알고리즘을 통해 금융과 물리, 생물, 컴퓨터 분야의 다양한 문제를 해결하는 방법을 배워봅시다.