The Nomura Institute of Glycosciece Blog

アメリカの名門校SUNY(ニューヨーク州立大学）が無料で読める多くの本を公開しています。

Miline Open Textbook というサイトでSUNYのメンバー（いろいろ分校があります）が書いて査読した教科書を公開しているので、無料で読んだりダウンロードしたりすることができます。
https://milneopentextbooks.org/
サイトを開くとAvoiding Common Pitfalls in Medical Writing: An Editor’s Advice
Author(s): Deanna Erin Conners
という本が載っています。これは生命科学系の論文を書くためにとても役立つ学生・研究者必携の短い本です。
この短い本を勉強すれば、英語で論文を自分で書けるという自信がつくのではないでしょうか。
学部生、院生、研究者におすすめの、最新の論文の書き方の指南書です。
https://milneopentextbooks.org/avoiding-common-pitfalls-in-medical-writing/
さらに、論文を書くときに役立つ最新のインターネットサイトへのリンクも紹介されているのも素晴らしいところです。
たとえばこんなサイトも掲載されているリンクをたどると見つけることができました。
https://writingcenter.unc.edu/tips-and-tools/
これは英語でものを書くときに、ものすごく役立つサイトだと思うので是非　こちらも訪れてみてください。

Miline Open Textbookには他にこんな本もありました。
Inanimate Life
Author(s): George M. Briggs
https://milneopentextbooks.org/inanimate-life/
これは植物学の教科書です。動物ではない生命というようなタイトルで、カラー図版が満載で、わかりやすく植物学と関係する微生物について学べる教科書（800ページ以上あります）です。こんなのが公開されているのは素晴らしいですね。

こちらは数学の教科書です。
How We Got from There to Here: A Story of Real Analysis
Author(s): Eugene Boman and Robert Rogers
https://milneopentextbooks.org/how-we-got-from-there-to-here-a-story-of-real-analysis/
実数の微積分学の基礎を歴史をたどりながら紹介している本で、オンラインで読むこともできます。

A Friendly Introduction to Mathematical Logic
Author(s): Christopher Leary and Lars Kristiansen
https://milneopentextbooks.org/a-friendly-introduction-to-mathematical-logic/
これは数学で使う「論理」の多分もっともやさしい解説ではないでしょうか。数学の本や論文にでてくる不思議な記号の解説からはじまって、ゲーデルの不完全性定理までカバーしています。

数理モデリングの基礎が学べる本で、力学系の入門、差分方程式や微分方程式でのモデリングなどが初心者向けにやさしく書かれている教科書もありました。これはわかりやすそうです。書評でも高評価されている教科書です。著者は佐山 弘樹　先生です。

Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems
Author(s): Hiroki Sayama
https://milneopentextbooks.org/introduction-to-the-modeling-and-analysis-of-complex-systems/

他にも様々な分野の本がありますので気に入った本をダウンロードして読んでみてください。

数式処理ができる数学ソフトウエアであるMathematicaについての動画がアップロードされていました。Stanford大学のDavid Stork教授による動画です。
Computational Symbolic Mathematics: A Course Overview
https://youtu.be/cWV5rIOwPHU?

教授はMathematicaを科学研究と学習に役立てる方法を教える次の講義（Stanford大学）をしている方です。画像解析の専門家でもある先生です。
CME294　
Computational Symbolic Mathematics
https://bulletin.stanford.edu/courses/2246981
残念ながらこの講義はオンラインでは見ることができないのですが、どんな講義かをこのYouTube動画でうかがうことができます。
科学では数値計算が大活躍していますが、数値計算でなく数式で表してそれを解くということも必要になります。たとえば手計算で2時間かかる級数の無限和の計算をMathematicaでやると一瞬に終わるということがよくあるわけです。
数値計算の講義と並行して、数式処理システムの講義が必要な理由です。教科書にでている多くの数式はMathematicaを使って解くことができるので、コンピュータによる数式処理システムの知識は学習にも必須の道具となるわけです。
この動画ではMathematicaをどのように使って手の計算では何年もかかるような複雑な問題を解くか、そのテクニックをいろんな例で披露してくれています。アメリカの大学生の数学競技Putnam Competition
https://en.wikipedia.org/wiki/William_Lowell_Putnam_Mathematical_Competition
の問題を解く例も示してくれています。

こうした実例を通じて、さりげない形でMathematicaの使い方のtipsを教えてくれる動画です。
またMathematicaが答えを出せない問題も、ちょっとした数学的センスによる変数変換で解けるようになるなどの実例も教育的です。

動画の中で他の数式処理システムの名前もいくつかでていますが、Mathematicaのオープンソース版を目指す無料で使えるMathics3というのがあるのを初めて知りました。https://mathics.org/
興味のある方はみてみるとよいでしょう。