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這兩本書分別來自機械工業 和雙葉書廊所出版 。
中國醫藥大學 醫務管理學系碩士在職專班 蔡文正所指導 李子敬的 婚姻狀況對於預防保健服務利用之影響及其他相關因素-以成人預防保健及定量免疫法糞便潛血檢查為例 （2019），提出mathematica免費關鍵因素是什麼，來自於婚姻、成人健檢、大腸癌篩檢、健康信念。
而第二篇論文義守大學 土木與生態工程學系碩士班 史茂樟所指導 孫鉑景的 動態複合運具運輸系統旅行成本因子影響節能減碳之敏感度分析 （2010），提出因為有 運具選擇、敏感度分析、動態旅次分配、節能減碳的重點而找出了 mathematica免費的解答。
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Python科學計算（原書第2版）
為了解決mathematica免費 的問題，作者（英）約翰·M.斯圖爾特 這樣論述：
對於科學家而言，有了本書，你再也不用去購買那些昂貴的Python軟件包。書中包含大量可下載的代碼片段，囊括你需要知道的一切。跟隨作者的講解，你將發現實現和測試非平凡的數學算法是多麼容易，並將通過許多免費的附加模組進一步動手實踐。這些實例來自眾多不同的研究領域，它們展示了Python的強大魅力。 此外，作者還介紹了如何在Python環境中使用遺留代碼，從而免去掌握原始代碼的麻煩。相較於第1版，新版本重寫了幾個章節以反映IPython筆記本風格，擴充了索引，並包含討論SymPy的新章節，還新增了大量代碼片段。通過閱讀本書，研究人員和學生將迅速掌握有效使用Python所需的所有技能。
約翰·M. 斯圖爾特(John M. Stewart) 劍橋大學應用數學和理論物理系榮譽退休教授，國王學院終身研究員，于2016年逝世。40多年來，他一直是相對論與引力小組的核心成員，引領著關於相對論動力學理論、宇宙微擾理論和數值相對論的研究工作。他的著作包括《Non-equilibrium Relativistic Kinetic Theory》（1971）和《Advanced General Relativity》（1991）。 出版者的話 譯者序 第2版前言 第1版前言 第1章 導論 1．1 科學計算軟體 1．2 本書的規劃 1．3 Python能與編譯語
言競爭嗎 1．4 本書的局限性 1．5 安裝Python和附加套裝軟體 第2章 IPython入門 2．1 Tab鍵代碼自動補全功能 2．2 自省 2．3 歷史命令 2．4 魔法命令 2．5 IPython實踐：擴展示例 2．5．1 使用IPython終端的工作流程 2．5．2 使用IPython筆記本的工作流程 第3章 Python簡明教程 3．1 輸入Python代碼 3．2 對象和識別字 3．3 數數值型別 3．3．1 整型 3．3．2 實數 3．3．3 布林值 3．3．4 複數 3．4 名稱空間和模組 3．5 容器對象 3．5．1 列表 3．5．2 清單索引 3．5．3 列表切片
3．5．4 列表的可變性 3．5．5 元組 3．5．6 字串 3．5．7 字典 3．6 Python的if語句 3．7 迴圈結構 3．7．1 Python的for迴圈結構 3．7．2 Python的continue語句 3．7．3 Python的break語句 3．7．4 列表解析 3．7．5 Python的while迴圈 3．8 函數 3．8．1 語法和作用範圍 3．8．2 位置參數 3．8．3 關鍵字參數 3．8．4 可變數量的位置參數 3．8．5 可變數量的關鍵字參數 3．8．6 Python的輸入/輸出函數 3．8．7 Python的print函數 3．8．8 匿名函數 3．9 Pyt
hon類簡介 3．1 0Python程式結構 3．1 1素數：實用示例 第4章 NumPy 4．1 一維陣列 4．1．1 初始構造函數 4．1．2 “相似”構造函數 4．1．3 向量的算數運算 4．1．4 通用函數 4．1．5 向量的邏輯運算子 4．2 二維陣列 4．2．1 廣播 4．2．2 初始構造函數 4．2．3 “相似”構造函數 4．2．4 陣列的運算和通用函數 4．3 多維陣列 4．4 內部輸入和輸出 4．4．1 分散的輸出和輸入 4．4．2 NumPy文字檔的輸出和輸入 4．4．3 NumPy二進位檔案的輸出和輸入 4．5 外部輸入和輸出 4．5．1 小規模數據 4．5．2 大規模
資料 4．6 其他通用函數 4．6．1 最大值和最小值 4．6．2 求和與乘積 4．6．3 簡單統計 4．7 多項式 4．7．1 根據資料求多項式係數 4．7．2 根據多項式係數求資料 4．7．3 係數形式的多項式運算 4．8 線性代數 4．8．1 矩陣的基本運算 4．8．2 矩陣的特殊運算 4．8．3 求解線性方程組 4．9 有關NumPy的更多內容和進一步學習 4．9．1 SciPy 4．9．2 SciKits 第5章 二維圖形 5．1 概述 5．2 繪圖入門：簡單圖形 5．2．1 前端 5．2．2 後端 5．2．3 一個簡單示例圖形 5．2．4 互動式操作 5．3 物件導向的Matpl
otlib 5．4 笛卡兒座標繪圖 5．4．1 Matplotlib繪圖函數 5．4．2 曲線樣式 5．4．3 標記樣式 5．4．4 坐標軸、格線、標籤和標題 5．4．5 一個稍複雜的示例：傅裡葉級數的部分和 5．5 極座標繪圖 5．6 誤差條 5．7 文本與注釋 5．8 顯示數學公式 5．8．1 非LaTeX用戶 5．8．2 LaTeX用戶 5．8．3 LaTeX用戶的替代方案 5．9 等高線圖 5．1 0複合圖形 5．1 0．1 多個圖形 5．1 0．2 多個繪圖 5．1 1曼德爾布羅特集：實用示例 第6章 多維圖形 6．1 概述 6．2 降維到二維 6．3 視覺化軟體 6．4 視覺化任
務示例 6．5 孤立波的視覺化 6．5．1 互動式操作任務 6．5．2 動畫任務 6．5．3 電影任務 6．6 三維物件的視覺化 6．7 三維曲線 6．7．1 使用mplot3d視覺化曲線 6．7．2 使用mlab視覺化曲線 6．8 簡單曲面 6．8．1 使用mplot3d視覺化簡單曲面 6．8．2 使用mlab視覺化簡單曲面 6．9 參數化定義的曲面 6．9．1 使用mplot3d視覺化Enneper曲面 6．9．2 使用mlab視覺化Enneper曲面 6．1 0居裡葉集的三維視覺化 第7章 SymPy：一個電腦代數系統 7．1 電腦代數系統 7．2 符號和函數 7．3 Python和S
ymPy之間的轉換 7．4 矩陣和向量 7．5 一些初等微積分 7．5．1 微分 7．5．2 積分 7．5．3 級數與極限 7．6 等式、符號等式和化簡 7．7 方程求解 7．7．1 單變數方程 7．7．2 具有多個引數的線性方程組 7．7．3 更一般的方程組 7．8 常微分方程的求解 7．9 在SymPy中繪圖 第8章 常微分方程 8．1 初值問題 8．2 基本思想 8．3 odeint函數 8．3．1 理論背景 8．3．2 諧波振盪器 8．3．3 範德波爾振盪器 8．3．4 洛倫茲方程 8．4 兩點邊值問題 8．4．1 概述 8．4．2 邊值問題的公式化 8．4．3 簡單示例 8．4．4
線性特徵值問題 8．4．5 非線性邊值問題 8．5 延遲微分方程 8．5．1 模型方程 8．5．2 更一般的方程及其數值解 8．5．3 邏輯斯諦方程 8．5．4 麥克-格拉斯方程 8．6 隨機微分方程 8．6．1 維納過程 8．6．2 Ito微積分 8．6．3 Ito與斯特拉托諾維奇隨機積分 8．6．4 隨機微分方程的數值求解 第9章 偏微分方程：偽譜方法 9．1 初邊值問題 9．2 直線法 9．3 有限差分空間導數 9．4 週期問題的譜技術空間導數方法 9．5 空間週期問題的IVP 9．6 非週期問題的譜技術 9．7 f2py概述 9．7．1 使用標量參數的簡單示例 9．7．2 向量參數
9．7．3 使用多維參數的簡單示例 9．7．4 f2py的其他特徵 9．8 f2py真實案例 9．9 實用示例：伯格斯方程 9．9．1 邊界條件：傳統方法 9．9．2 邊界條件：懲罰方法 第10章 案例研究：多重網格 10．1 一維情形 10．1．1 線性橢圓型方程 10．1．2 平滑眾數和粗糙眾數 10．2 多重網格工具 10．2．1 鬆弛法 10．2．2 殘差與誤差 10．2．3 延拓和限制 10．3 多重網格算法 10．3．1 雙重網格算法 10．3．2 V迴圈算法 10．3．3 完全多重網格算法 10．4 簡單的Python多重網格實現 10．4．1 實用函數 10．4．2 平滑函
數 10．4．3 多重網格函數 附錄A 安裝Python環境 附錄B 偽譜方法的Fortran77副程式 參考文獻 本書是面向理工科學生和科技工作者的Python程式設計教程。廣大的理工科學生、科技工作者和科學家需要使用電腦科學計算套裝軟體輔助日常學習和科學研究工作。相對于傳統的商務軟體包（如Matlab和Mathematica），以Python為代表的開源軟體計算包具有免費、開源、廣泛的庫支持等特點，是昂貴的專有套裝軟體的重要開源替代品，已經成為科技工作者的首選科學計算套裝軟體。 本書通過豐富的、可下載的、實用的以及可適應不同平臺的代碼片段，從最基礎的環節開始指導科技
工作者學習Python的所有相關知識。讀者將會發現，實現和測試複雜的數學算法是一件非常容易的事。本書提供了一系列與許多不同領域相關的示例，充分展示了Python語言的魅力，並且引導讀者使用眾多免費的附加模組。同時，作者還展示了如何在Python環境中使用遺留代碼（通常是Fortran77語言），從而避免學習和掌握原始代碼的麻煩。 本書的前半部分（以及附錄）涵蓋了科技工作者使用Python科學計算套裝軟體所需要的幾乎所有知識。本書的後半部分則使用Python科學計算套裝軟體來解決三個具體科研領域的問題：第8章涵蓋四種截然不同的常微分方程，並且展示了如何使用各種相關的“黑盒”，這些“黑盒”通常是
那些實際使用且可信的Fortran代碼的Python封裝；第9章雖然表面上講的是關於演化偏微分方程的偽譜方法，但實際上涵蓋了一個對許多科學家都非常有用的主題，即如何在不理解Fortran語言的情況下，在Python語言中以類似Fortran的速度來重用那些通常用Fortran77編寫的遺留代碼；最後一章討論通過多重網格求解非常大的線性系統，這也是如何在科學環境中有意義地使用物件導向程式設計的案例。科技工作者可以在這些知識的基礎上舉一反三，使用Python科學計算套裝軟體來解決自己所在領域（如生物化學、晶體學等）的實際問題。 本書作者是英國劍橋大學應用數學和理論物理系的約翰．M.斯圖爾特教授，
他是《非平衡相對論動力學理論》（1971年）和《高級廣義相對論》（1991年）的作者，並且還翻譯和編輯了漢斯·斯蒂芬尼的《廣義相對論》（1990年）。作者基於自己借助電腦從事科學研究超過40年的經驗，闡述了使用Python科學計算套裝軟體處理科研領域問題的方法，以幫助科研工作者有效地解決自己專業領域中的問題。 本書由華東師範大學江紅和余青松共同翻譯。衷心感謝本書的編輯曲熠老師和張志銘老師，積極幫我們籌畫翻譯事宜並認真審閱翻譯稿件。翻譯也是一種再創造，同樣需要艱辛的付出，感謝朋友、家人以及同事的理解和支持。在本書翻譯的過程中我們力求忠於原著，但由於時間和學識有限，且本書涉及多個領域的專業知識，
不足之處在所難免，敬請諸位同行、專家和讀者指正。
婚姻狀況對於預防保健服務利用之影響及其他相關因素-以成人預防保健及定量免疫法糞便潛血檢查為例
為了解決mathematica免費 的問題，作者李子敬 這樣論述：
第一章、 緒論 1第一節、 研究背景與動機 1第二節、 研究目的 4第二章、 文獻探討 5第一節、 婚姻狀況對於健康的影響 5第二節、 臺灣人口、婚姻與家庭結構轉變 7第三節、 成人預防保健服務及執行成效 10第四節、 大腸癌篩檢服務及執行成效 12第五節、 影響預防保健服務利用相關因素探討 15第六節、 文獻小結 19第三章、 研究方法 20第一節 研究架構 20第二節 研究假設 22第三節 研究對象 22第四節 資料來源 24第五節 研究變項與操作型定義 25第六節 分析方法 30第四章、 研究結果 32第一節 描述性統計分析結果 32
第二節 推論性統計結果 35第三節 分層分析結果 38第五章、 討 論 59第一節 婚姻狀況對於預防保健服務利用之影響 59第二節 其他相關因素對於預防保健服務利用影響及差異 62第六章、 結論與建議 64第一節 結論 64第二節 建議 65第三節 研究限制 65文獻查證 67
管理數學
為了解決mathematica免費 的問題，作者陳登源，林茂文，楊錦章 這樣論述：
本書以深入淺出的方法，對管理領域相關的數量方法與基礎數學工具作一個完整有系統性的介紹，在內容架構上，分為二個部分，其一是基礎數量工具部分，包括微分、積分、線性代數以及機率；管理應用部分，包括迴歸分析與預測、時間數列分析與預測、線性規劃及敏感度分析、決策分析與財務分析等。本書最後一章亦針對存貨理論、馬可夫鏈及運輸問題作一簡介，以方便讀者延伸應用。 在協助學習與教學輔助方面，本書利用 MS Excel 及 Mathematica 兩套市面上最普遍的數量方法軟體，針對各章節的特殊需求，均另增獨立一節採圖文並用的方式，作舉例性的介紹，使讀者能輕易地利用該軟體來解決任何複雜的計算問題。 本書
習題均附簡答以方便自我驗證學習效果，在教學輔助工具方面，有教師專用之教學電子檔(Power-Point File)及各章習題詳解光碟，均免費提供教師教學參考採用。 第1章 導論 １ 1.1 數學與管理的關係 2 1.2 本書架構 4 第2章 微分 7 2.1 極限與連續 8 2.2 導數 27 2.3 微分法則
32 2.4 多變數函數的微分 52 2.5 微分的應用 59 2.6 Mathematica數學軟體的微分範例 79 第3章 積分 87 3.1 反導數與不定積分 88 3.2 面積與定積分
96 3.3 無窮積分 109 3.4 積分的技巧 115 3.5 積分表及其應用 123 3.6 多重積分的概念與計算 127 3.7 積分的應用 139 3.8 Mathematica數學軟體的積分範例 149 第4章
線性代數 155 4.1 矩陣的定義 156 4.2 矩陣的運算 161 4.3 逆矩陣 169 4.4 行列式及反矩陣之求法 180 4.5 基本列運算
190 4.6 聯立方程組 202 第5章 機率 215 5.1 機率之基本概念及運算法則 216 5.2 條件機率與貝氏定理 222 5.3 隨機變數 230 5.4 常見的離散機率分配 236 5.5 常見的連續機
率分配 244 第6章 迴歸分析與預測 265 6.1 預測方法概論 266 6.2 簡單線性迴歸 276 6.3 相關分析 289 6.4 多元迴歸分析 295 6.5 Excel軟體的迴歸分析範
例 305 第7章 時間數列分析與預測 313 7.1 時間數列概述 314 7.2 指數平滑法 318 7.3 季節性時間數列 328 7.4 Box與Jenkins法概述 344 第8章 線性規劃 363 8.1
線性規劃之定義 364 8.2 圖解法 370 8.3 單形法 377 8.4 大M法及兩階段法 392 8.5 Excel軟體的線性規劃分析範例 400 第9章 對偶問題與敏感度分析 409 9.1 對偶問題
410 9.2 對偶單形法 420 9.3 敏感度分析 426 第10章 決策分析 443 10.1 緒論 444 10.2 計量性的決策方法
447 10.3 決策分析之應用 458 第11章 財務分析 469 11.1 利息 470 11.2 實利率與名目利率 473 11.3 年金 477 11.4 投資方案之評估
483 11.5 Excel軟體的財務規劃分析範例 488 第12章 特定的一些課題 499 12.1 存貨理論 500 12.2 離散型馬可夫鏈 510 12.3 運輸問題 530 索引
556 習題簡答 561
動態複合運具運輸系統旅行成本因子影響節能減碳之敏感度分析
為了解決mathematica免費 的問題，作者孫鉑景 這樣論述：
全球暖化現象趨於嚴重，推廣節能減碳已成為趨勢，然而交通運輸工具所排放之二氧化碳為影響溫室效應主要溫室氣體，因此政府單位鼓勵民眾搭乘先進大眾運輸系統，減少私人運具使用以降低二氧化碳排放量。智慧型運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)即時提供用路人旅行資訊使旅次運具選擇及旅次路徑分配更趨動態，其中先進大眾運輸系統之發展提高旅行服務水準，試圖吸引私人運具旅次已逐步彰顯效果。本研究以動態複合大眾運輸旅次分配模式(TAM-MAPTS)及動態道路旅次分配模式(DynaTAIWAN)分別求得旅客大眾運輸及個人運具之路徑分配，再以最小旅行成本之法則(Min
imum Path Cost Theory)執行運具選擇，完成一動態複合運具選擇與指派模式(Dynamic Multiple Mode Selection and Trip Assignment Model, DynaMMSTAM)，依此模式為基礎以私人運具油價、停車費及公車票價為節能減碳敏感度分析因子，探討變數交互變化對旅次分配所產生之影響，進而達成節能減碳之效用。研究中以一簡化高雄市模擬路網，進行多變數交互變化對節能減碳影響之分析，探討變數變動時，旅次於個人運具與大眾運輸系統間移轉之關係，由累計轉移旅次之里程數得以計算油料使用之變化及CO2減量之成效。模擬測試中，利用成本因子變數油價、停車
費及公車票價於25~40元/公升、30~70元/次及0~15元/次進行敏感度分析，經大眾運輸及個人運具旅次分配後計算比較各運具之成本，以最小成本原則完成運具選擇。分析結果顯示交互運用油價、停車費及公車票價產生較佳的節能減碳效用，政府執行節能減碳之策略除必須考慮價格彈性外，還必須考量其政策執行之可行性。由於近年油價變化幅度大，影響私人運具之旅行成本，在成本增加下部份私人運具因成本過高而轉搭大眾運輸系統，本模式當可提供政府參考，訂定相對於油價變化之因應策略引導私人運具旅次移轉至大眾運輸系統而達成節能減碳之目的。此外交互運用停車費及公車票價將使節能減碳之成效更彰顯。