- Cálculo (normal, no estocástico)
- Apostol, "Calculus", Vol I y II. Esta todo. Desde lo más básico a resultados avanzados. Imprescindible. Un poco árido quiza si se lo quiere usar como introductorio
- Marsden & Tromba, "Vector Calculus". Para cálculo en varias variables, integrales múltiples y sobre trayectorias y superficies. Muy recomenbable
- Spivak, "Calculus". Más tranquilo que el Apostol, buen refresher
- Apostol, "Calculus", Vol I y II. Esta todo. Desde lo más básico a resultados avanzados. Imprescindible. Un poco árido quiza si se lo quiere usar como introductorio
- Álgebra Lineal
- Hoffman & Kunze, "Linear Algebra". La referencia por excelencia. Un poco árido
- Axler, "Linear Algebra Done Right". Muy bueno, y más ameno que HF. Además, recién introduce los determinantes al final, tomando un enfoque distinto al resto
- Strang, "Linear Algebra". Solo lo hojeé, pero me parecio bueno. BTW, las clases del MIT de Strang estan en el sitio del MIT y se pueden ver (por la iniciativa esta del MIT de compartir los recursos). Muy interesantes
- Lipschutz, "Schaum Outline of Linear Algebra". Bueno para arrancar
- Hoffman & Kunze, "Linear Algebra". La referencia por excelencia. Un poco árido
- Probabilidades y Estadística(sin Teoría de la medida)
- Rice, "Mathematical Statistics and Data Analysis"
- Knight, "Mathematical Statistics"
- Chung, "Elementary Probability Theory"
- Rice, "Mathematical Statistics and Data Analysis"
- Cálculo Avanzado (o Análisis Real)
- Royden, "Real Analysis". Tiene además toda una sección sobre medida
- Bartle, "Elements of Real Analysis"
- Apostol, "Mathematical Analysis". La continuación natural de sus volumenes de Cálculo
- Royden, "Real Analysis". Tiene además toda una sección sobre medida
- Teoría de la Medida
- Bartle, "Elements of Integration and Real Analysis"
- Zygumnd & Wheeden, "Measure and Integral"
- Royden, "Real Analysis"
- Bartle, "Elements of Integration and Real Analysis"
- Probabilidad con Medida
- Chung, "A first course in probability"
- Durrett, "Probability: Theory and Examples"
- Chung, "A first course in probability"
- Cálculo Estocástico (a mi parecer, lo más díficil de todo, todo lo anterior es preparatorio para esto)
- Shreve, "Stochastic Calculus for Finance"
- Karatzas & Shreve, "Brownian Motion and Stochastic Calculus"
- Baxter & Rennie, "Financial Calculus". Muy usado, muy buena introducción a los modelos discretos, pero la parte de modelos continuos no me gusto mucho. Intenta hacerlo intuitivo sin ser riguroso, pero creo que no consigue ninguna de las dos. Personalmente prefiero algo un poco más árido pero riguroso. Para intuitivo me quedo en modelos discretos. Sin embargo no se puede dejar de mencionar
- Durrett, "Stochastic Calculus"
- Shreve, "Stochastic Calculus for Finance"
- Métodos Númericos
- Burden & Faires, "Numerical Analysis". Buen redondeo de un campo tan variado como son los métodos numéricos. También bueno como introducción.
- Golub & Van Loan, "Matrix Computations". La biblia de los métodos matriciales. Árido, pero muy completo.
- Burden & Faires, "Numerical Analysis". Buen redondeo de un campo tan variado como son los métodos numéricos. También bueno como introducción.
- Ecuaciones Diferenciales (acepto sugerencias, campo sobre el que tengo menos referencias, especialmente de PDE)
- Birkhoff & Rota, "Ordinary Differential Equations"
- Birkhoff & Rota, "Ordinary Differential Equations"
Bueno, seguro me estoy olvidando muchos libros, y también alguno que otro campo. Como final, para juntar varios temas en uno, esta el libro de Simon & Blume, "Mathematics for Economists", para el que no le gusta el típico esquema "Definition, Theorem, Proof"; y además arranca desde cero.
2 comentarios:
JMT
Lo quiero felicitar por el blog nuevo.
Saludos
Cosas que Pasan
Hola, acabo de terminar una carrera en exactas y quiero ser un quant, me gustaría saber qué camino seguir ahora. Muchas gracias y espero que sigas pendiente de esta página...
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