第一次學工程數學就上手(５)─複變數 (2版)
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簡介
◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，
依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生
看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。
本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，
學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內，
就可以把該題目解答出來。
等學生學會了後，此SOP就可以丟掉了。
目錄
第八篇 複變數
第一章 複數
1.1 複數
1.2 複數的極坐標
第二章 複數函數
2.1 複數函數簡介
2.2 常見的複數函數
2.3 複數函數的反函數
第三章 複數微分與柯西—黎曼方程式
3.1 極限
3.2 連續性
3.3 複數函數的導數
3.4 複數基本函數的微分
第四章 複數積分
4.1 封閉曲線與連通區域
4.2 複數的不定積分
4.3 複數的線積分
第五章 柯西定理與柯西積分公式
5.1 柯西積分定理
5.2 柯西積分公式
第六章 無窮級數
6.1 數列
6.2 級數
6.3 冪級數
6.4 泰勒級數與馬克勞林級數
6.5 奇點與零點
6.6 羅倫級數
第七章 留數
7.1 留數定理
7.2 以留數積分法解實數定積分
第八章 映射與保角映射
8.1 保角映射
8.2 線性轉換
8.3 線性分式轉換的特例
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第一次學工程數學就上手(４)─向量分析與偏微分方程式(2版) (2版)
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第一次學工程數學就上手01：微積分與微分方程式
ISBN13：9789865223731
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／148頁
規格：23cm*17cm*1cm (高/寬/厚)
版次：3
出版日：2020/12/10
中國圖書分類：基礎工程學
第一次學工程數學就上手02：拉氏轉換與傅立葉
ISBN13：9786263430297
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／160頁
規格：23cm*17cm*1cm (高/寬/厚)
重量：360克
版次：4
出版日：2022/09/10
中國圖書分類：基礎工程學
第一次學工程數學就上手03：線性代數篇
ISBN13：9786263172326
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／196頁
規格：23cm*17cm*1cm (高/寬/厚)
版次：2
出版日：2021/10/25
中國圖書分類：基礎工程學
第一次學工程數學就上手04：向量分析與偏微分方程式
ISBN13：9786263660182
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／168頁
規格：23cm*17cm*1cm (高/寬/厚)
版次：2
出版日：2023/05/01
中國圖書分類：基礎工程學
第一次學工程數學就上手05：複變數
ISBN13：9789865221553
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／152頁
規格：23cm*17cm*1cm (高/寬/厚)
版次：1
出版日：2020/08/25
中國圖書分類：基礎工程學
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第一次學工程數學就上手(３)─線性代數 (3版)
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【簡介】
◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，
依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生
看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。
本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，
學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內，
就可以把該題目解答出來。
等學生學會了後，此SOP就可以丟掉了。
【目錄】
第五篇 線性代數
第1章 線性方程式
1.1 線性方程組
1.2 求線性方程組的解
1.3 線性齊次方程組
第2章 矩陣
2.1 矩陣的基礎
2.2 列階梯形矩陣
2.3 反矩陣
2.4 LU-分解
2.5 矩陣與線性方程組
第3章 行列式
3.1 行列式性質
3.2 行列式降階
3.3 反矩陣
3.4 克拉莫法則
第4章 向量與向量空間
4.1 向量的基本觀念
4.2 向量空間
4.3 子空間
4.4 列空間
4.5 線性組合
第5章 維度與基底
5.1 線性相依與線性獨立
5.2 維度與基底
5.3 矩陣的零空間
5.4 Gram-Schmitdt正交過程
5.5 QR分解
5.6 最小平方解
第6章 線性映射
6.1 線性映射基礎
6.2 線性映射的像與核
6.3 線性算子的矩陣表示
6.4 基底變換
第7章 特徵值與特徵向量
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第一次學工程數學就上手(２)─拉氏轉換與傅立葉 (5版)
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【簡介】
◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎
老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。
本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，學生只要將題目的數值代入標準解題流程（SOP）內，就可以把該題目解答出來。等學生學會後，此SOP就可以丟掉了。
【目錄】
第三篇 拉普拉斯轉換
第一章 拉普拉斯轉換
1.1 拉氏轉換的定義
1.2 線性性質
1.3 第一移位性質：s軸的移位
1.4 微分的拉氏轉換
1.5 積分的拉氏轉換
1.6 拉氏轉換的微分
1.7 拉氏轉換的積分（或除以t的拉氏轉換）
第二章 反拉氏轉換
2.1 反拉氏轉換
2.2 分母是二次式的反拉氏轉換
2.3 用部分分式法解反拉氏轉換
2.4 旋捲—求二函數相乘的反拉氏轉換
第三章 其他類型的拉氏轉換
3.1 t軸之移位（第二移位性質）
3.2 週期函數的拉氏轉換
3.3 利用拉氏轉換法來解線性常係數微分方程式
3.4 拉氏轉換在電路學的應用
3.5 拉氏轉換在積分上的應用
第四篇 傅立葉級數與轉換
第1章 傅立葉級數與轉換
1.1 週期函數
1.2 週期為2π的傅立葉級數
1.3 偶函數與奇函數的傅立葉級數
1.4 任意週期函數之傅立葉級數
1.5 半週期展開
1.6 複數傅立葉級數
1.7 傅立葉積分
1.8 傅立葉餘弦與正弦轉換
1.9 離散傅立葉轉換
1.10 快速傅立葉轉換
附錄
附錄一
附錄二
附錄三
附錄四
附錄五
附錄六
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工程數學SOP閃通指南 (1版)
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工程數學SOP閃通指南
ISBN13：9786263432949
出版社：五南圖書出版
作者：林振義
裝訂／頁數：平裝／514頁
規格：26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚)
重量：1080克
版次：1
出版日：2023/03/25
中文圖書分類：基礎工程學
內容簡介
◎◎◎SOP閃通教材◎◎◎
老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，
依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。
本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內，就可以把該題目解答出來。
等學生學會了後，此SOP就可以丟掉了。
目錄
第一篇 微積分
第一章 微分
1.1 微分的定義
1.2 微分的方法
第二章 積分
2.1 積分的定義
2.2 積分的方法
第二篇 微分方程式
第一章 基本觀念
第二章 一階常微分方程式
2.1 變數分離法
2.2 正合微分方程式
2.3 積分因子
2.4 一階齊次微分方程式
2.5 含一次式之非齊次微分方程式
2.6 一階線性微分方程式
2.7 白努力方程式
第三章 常係數微分方程式
3.1 二階常係數微分方程式的齊次解
3.2 二階常係數非齊次線性方程式
3.3 二階常係數非齊次線性方程式的特例
3.4 參數變換法
3.5 含初值的二階常係數微分方程式
3.6 高階微分方程式
3.7 常係數線性微分方程組
3.8 電路學的應用 87
第四章 其他類型微分方程式
4.1 Euler-Cauchy微分方程式
4.2 冪級數法
附錄 證明用參數變換法求特解（求yp）
第三篇 拉普拉斯轉換
第一章 拉普拉斯轉換
1.1 拉氏轉換的定義
1.2 線性性質
1.3 第一移位性質：s軸的移位
1.4 微分的拉氏轉換
1.5 積分的拉氏轉換
1.6 拉氏轉換的微分
1.7 拉氏轉換的積分（或除以t的拉氏轉換）
第二章 反拉氏轉換
2.1 反拉氏轉換
2.2 分母是二次式的反拉氏轉換
2.3 用部分分式法解反拉氏轉換
2.4 旋捲—求二函數相乘的反拉氏轉換
第三章 其他類型的拉氏轉換
3.1 t軸之移位（第二移位性質）
3.2 週期函數的拉氏轉換
3.3 利用拉氏轉換法來解線性常係數微分方程式
3.4 拉氏轉換在電路學的應用
3.5 拉氏轉換在積分上的應用
第四篇 傅立葉級數
第一章 傅立葉級數
1.1 週期函數
1.2 週期為2的傅立葉級數
1.3 偶函數與奇函數的傅立葉級數
1.4 任意週期函數之傅立葉級數
1.5 半週期展開（或稱為半程展開）
1.6 複數傅立葉級數
1.7 傅立葉積分
附錄
附錄一：證明週期是2的期週函數，其傅立葉級數
附錄二：證明週期是2L的週期函數，其傅立葉級數
附錄三：證明f(x)的傅立葉積分
附錄四：證明複數傅立葉級數
第五篇 線性代數
第一章 線性方程式
1.1 線性方程組
1.2 求線性方程組的解
1.3 線性齊次方程組
第二章 矩陣
2.1 矩陣的基礎
2.2 列階梯形矩陣
2.3 反矩陣
2.4 矩陣與線性方程組
第三章 行列式 1
3.1 行列式性質
3.2 行列式降階
3.3 反矩陣
3.4 克拉瑪法則
第四章 向量與向量空間
4.1 向量的基本觀念
4.2 線性組合
第五章 維度與基底
5.1 線性相依與線性獨立
5.2 維度與基底
第六章 線性映射、特徵值與特徵向量
6.1 線性映射基礎
6.2 特徵值與特徵向量
第六篇 向量分析
第一章 向量的基礎
1.1 向量的基礎
1.2 向量的夾角
第二章 向量的內積與外積
2.1 向量內積
2.2 向量的外積
2.3 向量的內外積的應用
第三章 向量的梯度、散度、旋度
3.1 向量微分運算子
3.2 向量的梯度
3.3 向量的散度
3.4 向量的旋度
3.5 向量微分運算子的性質
第四章 向量積分
4.1 向量的一般積分
4.2 向量的線積分
4.3 向量的面積分
4.4 向量的體積分
第七篇 偏微分方程式
第一章 偏微分方程式
1.1 簡介
1.2 由實際問題所產生的偏微分方程式
1.3 變數分離法
第八篇 複變數
第一章 複數
1.1 複數
1.2 複數的極坐標
第二章 複數函數
2.1 複數函數簡介
2.2 常見的複數函數
2.3 複數函數的反函數
第三章 複數微分與柯西—黎曼方程式
3.1 極限
3.2 連續性
3.3 複數函數的導數
3.4 複數基本函數的微分
第四章 複數積分
4.1 封閉曲線與連通區域
4.2 複數的不定積分
4.3 複數的線積分
第五章 柯西定理與柯西積分公式
5.1 柯西積分定理
5.2 柯西積分公式
第六章 無窮級數
6.1 數列
6.2 級數
6.3 冪級數
6.4 泰勒級數與馬克勞林級數
6.5 奇點與零點
6.6 羅倫級數
第七章 留數
7.1 留數定理
7.2 以留數積分法解實數定積分
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機率論(Ross/A First Course in Probability 8e )
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【中文翻譯書】
書名：機率論 修訂版
原文書名 : A First Course in Probability 8/E
作者 : Sheldon Ross
譯者 : 朱蘊鑛
出版社 : 華泰
出版日期 : 2012/07
ISBN : 9789862801543
內容簡介
本書針對具備微積分知識並主修數學、統計、工程和科學（包含資訊科學、生物科學、社會科學和管理科學）的學生介紹機率論，除了說明機率論的數學內涵並藉由大量的範例來介紹機率論的應用。
第1章提出組合分析之基本原理，它對於計算機率相當實用。
第2章介紹機率論之公設並證明它們可用於計算各式各樣有趣的機率。
第3章介紹條件機率與獨立事件等非常重要的主題。藉由一系列的範例，我們說明當某部分資訊可用時，條件機率如何幫助我們計算機率。
第4到第6章介紹隨機變數的概念。第4章介紹離散隨機變數，第5章介紹連續隨機變數，而第6章介紹聯合隨機變數。
第7章介紹期望值的其他性質，提出許多範例說明隨機變數之和的期望值等於他們個別的期望值之和這個結果的功能。
第8章提出機率論主要的理論結果，並證明強大數法則和中央極限定理。
第9章介紹一些其他的專題，例如馬可夫鏈、卜瓦松過程和資訊編碼理論。
第10章則介紹模擬。
在本書中每章最後給了兩組習題，第1組為練習題，而第2組為自我評量，並且在本書最後附有自我評量的詳細解答，應可增進讀者之學習成效以及提升應付校內外機率論科目之考試能力，特別是研究所之入學考試。
作者簡介
Sheldon Ross
現職：University of Southern California
學歷：Ph.D. in statistics at Stanford University
譯者簡介
朱蘊(金廣)
現職：國立臺中科技大學應用統計系教授兼系主任
學歷：清華大學統計所博士
目錄
第1章 組合分析
第2章 機率之公設
第3章 條件機率與獨立性
第4章 隨機變數
第5章 連續隨機變數
第6章 聯合分配之隨機變數
第7章 期望值的性質
第8章 極限定理
第9章 機率中另外的專題
第10章 模擬
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戰鬥科學 第四次工業革命：回不來的時光機！ (1版)
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資料科學的統計實務：探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步 (1版)
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很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。
無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。
如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。
本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。
本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料分析中可能踩到的陷阱。
目錄
序言
第一篇 資料特性的相關知識
第1章 測量其實並非易事
1.1 測量資料
1.2 測量的難處
1.3 測量誤差之外的誤差
第2章 資料誤差
2.1 測量標準的選擇
2.2 問卷帶來的問題
2.3 抽樣母體誤差
2.4 沒觀測誤差
2.5 回答者帶來的問題
2.6 發表偏誤（Publication Bias）
第3章 測量誤差中的隨機誤差 (Random Error) 與偏誤 (Bias)
3.1 測量誤差（Measurement Error）的分析
3.2 誤差與機率分佈（Probability Distribution）
3.3 機率分佈的相關知識
3.4 處理隨機誤差 (Random Error)
第4章 資料抽樣方法論
4.1 抽樣的概念
4.2 抽樣的方法
第二篇 資料分析的相關知識
第5章 資料分析的基本流程
5.1 檢查手中資料
5.2 正確分析資料
5.3 妥善管理資料
第6章 干擾因子（Confounding Factor）與因果關係
6.1 兩個變數之間的關聯
6.2 面對並處理干擾因子（Confounding Factor）
6.3 無法使用隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial）的處理方式
第7章 單一變數的分析手法
7.1 探討敘述統計量 (Descriptive Statistics)
7.2 探討資料分佈
7.3 探討理論分佈
7.4 探討時序資料
第8章 探究變數之間的關係 – 假設檢定（Hypothesis Testing）、檢定三步驟、手法選擇、相關係數、效應大小（Effect Size）
8.1 比較兩個變數的數值
8.2 關於假設檢定的思維
8.3 研究兩個變數的相關性
第9章 解讀多變數資料
9.1 探索分析與多重檢定
9.2 變異數分析（Analysis of Variance）與多重比較
9.3 探究相關結構
9.4 分析方法整理
第10章 數學模型的要點
10.1 簡介數學模型
10.2 配合目標來建立模型
10.3 使用模型進行預測（Prediction）
第三篇 資料活用的相關知識
第11章 分析資料的陷阱
11.1 資料操作時容易遇到的陷阱
11.2 資料有限時容易遇到的陷阱
11.3 資料推論時容易遇到的陷阱
第12章 解讀資料的陷阱
12.1 分析結果的可信度
12.2 解讀資料的認知偏誤
第13章 運用資料的陷阱
13.1 依不同目標做出評估跟決策
13.2 獲取資料的實際考量
13.3 現實世界與資料分析的差異
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站穩AI大師的第一步: 最直覺機器學習
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