[微軟又新高,300蚊都破埋]人類史上第二間睇下有冇機會出新埃瘋前過蘋果頭?爭7%。
1. 留意日期,舊年9月,差不多一年前寫。當時已經講睇好微軟成為第二間2萬億嘅公司,有冇老點你?結果今年6月就達標。
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2. 呢排股價一樣日日創新高,由篇文到而家?升50%了。300蚊都升穿埋。
3. 你甚至唔使勇到疫情股災嗰時買(當時140蚊有找),舊年7月至10月嗰期,200蚊任你買。只計今年都升40%啦。冇錯,亦係即係舊年第四季冇乜點升,嗰時又個個話Big Tech已死升得慢。
4. 我甚至剛剛8月頭都仲係話:「呢一刻我Preference,應該係Microsoft>Google~Facebook>Amazon~蘋果」.原文照錄,自己睇8月5日Patreon。
5. 我甚至7月尾業績前寫「同蘋果市值仲爭15%,好彩嘅幾日可以過頭」。不過後來蘋果都生性就後話,亦都升得有道理,有機會寫新文,部新埃瘋又可以斬你一筆。但無論如何,兩者而家相差只係7%,依然睇好微軟有機會過頭
6. 當然,我係更加早買,幾年前已經買,80蚊買的。上過講座或者Patreon都見過貼過,而你睇我啲圖咁撚小學雞就知我會唔會識得Photoshop.況且以我呢啲自尊心咁強嘅人,點會做呢啲嘢?做呢啲嘢咪即係認自己唔掂?又唔係出術有錢分。
7. 講咁多,點解最初睇好。科技我識條鐵,但文無第一冇毛第二, 個撚個都話自己無敵架啦,我使唔識識整光刻機先識買ASML(8舊水了)?我又使唔使係工程師先識買NVIDIA?掉轉,屌,我夠CFA FRM MSC DBS WFH 你啲網友都嚟挑我機啦。
8. 我而家講金融唔係講技術喎,我使唔使識整Pizza先知Domino's Pizza上市一路跑贏同年上市嘅Google?你諗下都知,Google員工幫襯Domino's Pizza,一定多過Domino's Pizza員工去Google 落廣告咯(呢啲,就混帳邏輯啦,大家唔好學)(陸東去街市夠肯定多過街市佬幫襯UBS Whatever啦,但邊個有錢啲?)(呢度係第二個混帳邏輯,根本兩個例子都唔同)
9. 講返,呢度都有講過,for some 唔知點解嘅原因,微軟同政府關係相當好。美國就固然,侵侵年代直頭益佢唔益Amazon,但神奇在佢在大陸都吃得開!呢啲嘢好難複製,正如AIA可以咁多年獨資在大陸賣保險,呢啲先係值錢。
10. 第二,亦係呢度講過,全世界都搞科企,大陸就原始粗暴啲,美國都搞,但冇乜幾可搞微軟?因為廿年前一早搞過,搞到鬆晒(啲監管,你諗咗乜?),唔過癮。
11. 第三,明報篇文有寫(所以十蚊你都慳我真係幫你唔到),傳承。微軟傳到第三代,Steve Ballmer任內股價唔得,開國功臣兼標基同學一樣冇面畀要起身,就唔同啲同股不同權廿歲坐到一百歲嘅CEO啦
12. 當然仲有,Network Effect.唔係社交網(你估拎煙好好搵咩)都有Network Effect?當然有,人人用MS Office,唔通你話你冇開唔到叫人地整第個版本?剛剛話下年加價添啦!係咪加價你唔用?
13. 幾時買得?幾時都買得。最好嘅時機係舊年3月,第二好係而家。當然你可以繼續等等等等等調整嘅,但到調整你一樣唔會買。我當美股跌20%所謂熊市,都只係返返舊年年尾個位。
14. 一隻股票可以升100萬倍,但只能輸100%,所以沽空真係必死。得我知Michael Burry嘛,煙鏟鄧小平好長命添,亞視死埋有線都就死江澤民都未死添(呢個邏輯亦有問題,不過比較深)
15. 忍唔住講多句,仲有一種最常見嘅混帳邏輯,就係「downside有限 upside無限就好著數」「upside有限downside無限就好笨七」,仆街,輪王輪后啲花紅邊度嚟呀?你買輪夠downside有限 upside無限啦,咁你煲爆莊未?不過呢啲真係涉及啲數學,Improper Integral甚至去到Stochastic Calculus。唔係話拎術語撻鳩你,但知唔知點解最早啲輪商全部係啲歐洲行?坐館十件有九件都法國佬?正所謂認股證 認法興,買得準你戇卵。人地全部都搵巴黎精英大學嘅quant嘛
16. 好似唔記得話你知,本人英國Master其實係讀火箭數學,專做derivative pricing,但我後來點解冇做quant?十分簡單,因為技不如人。我嘅好處係我有自知之明,拍埋人地啲真正數學叻嘅人度,真係爭幾十班。
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同時也有177部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 這是張旭微積分的第三個篇章,微分篇;這個篇章主要幫學生建立微分的基本工具,如各種基本函數的微分,函數在四則運算或合成運算下的微分,然後到反函數微分法、隱函數微分法,這些都是在微分裡面相當基礎而且重要的工具。在基礎紮實以後,下一個章節將會是:微分應用篇。 【加入會員】 歡迎加入張旭老師頻道...
「derivative calculus」的推薦目錄:
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derivative calculus 在 君子馬蘭頭 - Ivan Li 李聲揚 Facebook 的最佳貼文
[ Contrarian嘅嘢]買8個字,一個字都唔中!都有啲難度!都唔止第一次了。有冇人計下機會率幾多(我理應識計,但唔想用腦了)?
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告個急先:Ivan已被炒,3月開始失業。未訂嘅記得訂Patreon,積小成多呀。訂咗嘅可以考慮加碼(https://bityl.co/4Y0h)。一星期至少出返六篇文.月頭訂最抵!月費80
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1. 又,不如我Patreon每期公開我買乜冧把?咁你可以買少8個,大大提升中獎機會(同上,到底提升幾多?應該好顯著的)
2. 又,認真,不如有機會寫下「提高買六合彩中獎機會方法」。但主要內容係:買多幾張。真架!哈佛教授都係咁講!(https://bityl.co/5Rz1)。好似出Paper添呀!CNBC仲要 Click bait:Mega Millions is up to $970 million—there’s one way to up the odds of winning, according to a Harvard statistics professor
3. 又,醒多你一樣嘢,就真係的,Contrarian.唔好買1-31號。最好避埋35,40,38之類。呢個同提升中獎機會無關,但,可以避免好似《黑心鬼》咁,頭獎幾百注中。真係好多人好似《富貴迫人》咁,拎屋企人生日去買,或者就咁買8,18。你中到頭獎,用咗幾十世嘅運氣,仲同其他人分?會吐血的。
4. 呀同埋,相當具爭議,你可以唔同意,我好多朋友都唔同意—但,我係永世唔會同人夾錢買六合彩的,成班同事圍威喂嗰啲仲煩,我亦都discourage人地(但不能阻止啦)同事咁做。你大約估到點解。理由兩個,第一,睇返上面一段。買六合彩當然望中頭獎,中咗都改變唔到生活嘅不如唔好買,訂我Patreon算—至少我肯定改善到生活! 第二,真係中咗,咁冇買嘅同事(除咗我)又點諗呢?第三,都講過了,走數。固然有人話唔會,亦都見到有例子真係啲人無私共享。所以係返返去你個人嘅問題,對「人」呢樣嘢點睇。
5. 我嘛?”Trust everyone” "But always cut the cards."。即係,Trust no one.本質上我係唔信任「人」呢樣嘢,同朋友唔友無關,OCamp又好 咩添標定又好,嗰啲咩Trust Fall(come one,當年我百四磅咋)之類,免得過的話我死都唔玩—我做乜撚嘢要將我下半身(你冇睇錯)幸福交畀關唔撚識嘅人?
6. 「冇團隊精神」當然係我嘅問題。但明顯地經過二十年冇改善,係惡化咗。而因為我畀人炒咗,卒之唔使再講呢啲大話。雖然識我耐嘅都知,我抗拒一切嘅群體活動。幾個一齊打機還好,成添人就免,亦同我技術無乜咩關係。
7. Daniel Day Lewis嘅There will be blood我在戲院睇咗三次(年青真好),入面佢講嘅嘢:I hate most people. There are times when I look at people and I see nothing worth liking. I want to earn enough money that I can get away from everyone.
8. 「咁你又搞Facebook Page又搞Patreon?」係!人生就係充滿矛盾!Oedipus嘛!我就係Anti Social 嘅 Social media influencer (臨時演員都係演員,冇影響力都係influencer),沙文嘅港女,悲觀嘅樂觀者,外向嘅introvert,貪錢嘅文青,有文化嘅金融從業員。
9. 又,每年都仲係有人講邊個投注站風水好 點買先易中,香港嘅STEM啦喎,算吧啦。
10. 正經講,嗰時在Warwick讀Stochastic Calculus(一講英文即時好似好勁),呀老鬼都有用prove by contradiction,試過整到一啲「必定會輸嘅投資方法」—咁你話,必定會輸有乜咁出奇?奇呀,因為,你將佢reverse咗,咪會變咗「必定贏嘅方法」!而至少在理論框架入面,多數操作都可以兩邊做
11. 順手一講,如果冇咗萬惡仆街嘅沽空,我都唔知你一大堆Derivative點Price,絶大多數你見到嘅Derivative pricing 都assume有得沽空,冇得沽空,天下大亂
12. 咁你話,「韓仔禁沽空禁咗成年喎」。冇錯,所以,世界上有乜畀韓仔炒股票更危險?就係韓仔炒Derivative.陶傑話齋,唏,華克山莊都唔畀韓仔入去啦。
13. 呀同埋,理論上我都脫咗貧(北韓好多小朋友冇飯開的)。但,都係照買六合彩的。一來過癮,二來都真係諗住中呀!趙國雄都抽iBond啦!
14. 即係,大家都理解如果收入唔高,一年儲得兩皮嘢嘅(realistic啦?),咁你仲話講10%回報,真係蛇都死,你會覺得先2000蚊,都未夠我去次日本。所以本小一定係想追大回報,理唔理性都好,必然發生。
15. 但到我問啲小朋友有冇買六合彩?又冇喎。咁,你成日想發達,都要去買張Good Damn ticket的。雖然研究做過,在美國你過馬路去投注站畀車撞死嘅機會,點都大過你中頭獎。但香港應唔係,況且,你可以online買。
16. 我的確見唔少成日話坐東航唔安全嘅人,照樣過馬路買六合彩。好危險的。你明啦,要隻成飛機炒落嚟,其實好難。
(不過我自己都2,9,20,40。電腦飛嘛。下次改)
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derivative calculus 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳解答
👨💼 การหาอนุพันธ์ย่อย (Partial differential)
มีบทบาทในงานวิศวกรรมหลายด้าน
ไม่เว้นแม้กระทั่งในวิชาคอมพิวเตอร์
ยิ่งตอนเรียนวิชาปัญญาประดิษฐ์ (AI)
สาย neural network , deep learning (กำลังดัง)
สามารถเอาไปไว้ใช้ปรับจูนพารามิเตอร์ในโมเดล
.
ในรูปที่โพสต์ต้องการหาอนพุันธ์ย่อย
หรือเรียกอีกทีก็คือให้หา gradient
หรือก็คือค่าความชัน (slope) ในวิชาเลข 📈
ถ้าพูดให้ง่ายๆ เข้าไปอีก
ในโจทย์จะให้หาความชันของ z เทียบกับ x1 และ x2
.
ซึ่งวิธีการแก้สมการไม่รู้ว่าจำกันได้ไหม
สามารถใช้พื้นฐานวิชาแคลคูลัสตอนม.ปลาย
เขาจะใช้กฏ chain rule
เป็นการหาอนุพันธ์แบบเป็นลูกโซ่
ข้อนี้ง่ายๆ แก้สมการแป็บเดียวก็เสร็จ
เอาล่ะผมคงไม่ลงคณิตศาสตร์
.
🤔 แต่อยากตั้งคำถาม
แล้วเราจะแก้โจทย์แบบนี้
ด้วยการเขียนโปรแกรมอย่างไรดี
.
😄 คำตอบ ในปัจจุบันนี้แต่ละภาษามีไลบรารี่
เอาไว้ให้แก้โจทย์ประมาณนี้อยู่แล้ว
ไม่ต้องนั่งแก้สมการทางคณิตศาสตร์ให้ปวดหัว
ขอให้เข้าใจไอเดีย ก็เขียนโปรแกรมได้ไม่ยากสบายมากๆ
.
แต่ถึงกระนั้นก็ดี
การรู้ถึงแก่นทฤษฏีในวิชาแคลคูลัส
รวมทั้งเขียนโปรแกรมแก้โจทย์ในรูปตัวอย่างได้
รับรองคุณได้ไปต่อในงาน AI ได้ไม่ยาก
.
ส่วนตัวอย่างการเขียนโปรแกรมแก้โจทย์ดังกล่าวผม
ทำตัวอย่างไว้ให้แล้วที่
https://colab.research.google.com/…/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUA…
.
โค้ดสั้นๆ ไม่กี่บรรทัดเห็นจนตกใจ
เพราะตัวไลบรารี่มันหาให้เราเสร็จสรรพ
แต่ต้องเข้าใจไอเดียนะ สำคัญมากกกก
.
.
.
+++++ขอประชาสัมพันธ์ (ขายของ)
📔 หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก" เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย (เนื้อหาภาษาไทย)
.
ถ้าสนใจสั่งซื้อเล่ม 1 ก็สั่งซื้อได้ที่ (เล่มอื่นๆ กำลังทยอยตามมา)
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ขออภัยยังไม่มีเล่มกระดาษจำหน่าย มีแต่ ebook
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
👨 💼 Finding sub-derivatives (Partial differential)
Role in Multiple Engineering
Not even in computer class
When I study in Artificial Intelligence (AI)
Neural network, deep learning (popular)
Can be used for tuning parameters in model
.
In the photo posted, I want to find sub-ordained.
Or call again. It's for gradient.
Or it's the steep value (slope) in math 📈
If you say it easy, go in.
In the situation, I will find z's stance against x1 and x2
.
Which is a solution to the equation. I don't know if I
Can be used in calculus course in milk. The end.
He will use the chain rule
Chain derivative findings
This one is easy. Solving the equation for a while and it will be done.
Well, I wouldn't have played math.
.
🤔 but want to question
And we will solve this situation.
With how to programming
.
😄 Answers nowadays. Each language has a library.
It's for solving this kind of problem.
No need to sit and solve a mathematical equation for headache.
If you want to understand the idea, it's not difficult. It's very easy
.
But it's good anyway.
Knowing the theory in Calculus
Including the solution programming in a sample photo.
Guarantee that you can continue in the AI job.
.
Personally, as programming solves such an issue.
Already made an example at
https://colab.research.google.com/drive/1BtVCWpwWovcVqkvEX5HaUAIyUOlekC0m#scrollTo=LWvLB33chsGI
.
A few short lines of code. I saw it until I was shocked.
Because the libraries are getting us done.
But I have to understand the idea. It's very important.
.
.
.
+++++ Public relations (selling items)
📔 The book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult It can be understood by the number. Tipping (Thai language content)
.
If you are interested in ordering book 1, you can order at (other books are gradually following).
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Sorry, no paper books available. Only ebooks.
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
✍ Written by Thai programmer thai coderTranslated
derivative calculus 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳貼文
【摘要】
這是張旭微積分的第三個篇章,微分篇;這個篇章主要幫學生建立微分的基本工具,如各種基本函數的微分,函數在四則運算或合成運算下的微分,然後到反函數微分法、隱函數微分法,這些都是在微分裡面相當基礎而且重要的工具。在基礎紮實以後,下一個章節將會是:微分應用篇。
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【附註】
無
【學習地圖】
【極限篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjkwxSf-xDV47b9ZXDUkYiN)
【連續篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXgntIXH9Jrpgo5O6y_--58L)
【微分篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXiPgR9GLKtro3CTr6OIgdMg)
┌ 補充教材 (https://youtu.be/n0EM2n-PLOE)
重點一:導數與微分的概念 (https://youtu.be/G9feQfwpdKU)
├ 精選範例 1-1 (https://youtu.be/goVMCKBNA04)
├ 精選範例 1-2 (https://youtu.be/sWXu_HG7j9E)
├ 精選範例 1-3 (https://youtu.be/rGwSaliw8Bo)
├ 精選範例 1-4 (https://youtu.be/es-nORDWeU4)
└ 精選範例 1-5 (https://youtu.be/MiYeYhaqtOQ)
重點二:導數運算律 (https://youtu.be/SuAJkre9lh8)
└ 精選範例 2-1 (https://youtu.be/t5WFiOLo40c)
重點三:微分合成律 (連鎖律) (https://youtu.be/tKrx2zqdSug)
├ 精選範例 3-1 (https://youtu.be/hN95Wn_zN-o)
├ 精選範例 3-2 (https://youtu.be/8RCZKe8G2S8)
└ 精選範例 3-3 (https://youtu.be/q0-XyqPPNVw)
重點四:反三角函數的導函數 (https://youtu.be/ffbAGtInqZg)
└ 精選範例 4-1 (https://youtu.be/E92kJZ5jiSU)
重點五:微分表 (僅講義,無影片)
重點六:萊布尼茲微分符號與隱函數微分法 (https://youtu.be/vP77TX3gzSg)
├ 精選範例 6-1 (https://youtu.be/-G_G6-mUpLM)
└ 精選範例 6-2 (https://youtu.be/kvV_ScGB7JI)
重點七:微分工具整合
├ 精選範例 7-1 (https://youtu.be/g4IQMtV4lYA)
├ 精選範例 7-2 (https://youtu.be/ywzWD1I8gd4)
├ 精選範例 7-3 (https://youtu.be/iodMYj5hgTA)
├ 精選範例 7-4 (https://youtu.be/8FSrlga-cKE)
└ 精選範例 7-5 (https://youtu.be/znjo3uZ-roQ)
重點八:切線專論 (https://youtu.be/UrNweUmyd_M)
├ 精選範例 8-1 (https://youtu.be/dSwgJQ5nZLE)
├ 精選範例 8-2 (https://youtu.be/_4gtODINypU)
├ 精選範例 8-3 (https://youtu.be/awyFW5QZPes)
├ 精選範例 8-4 (https://youtu.be/LSTgLk0UUJA)
├ 精選範例 8-5 (https://youtu.be/eY65HUBHuYY)
└ 精選範例 8-6 (https://youtu.be/C47XzwlNVU4)
【微分應用篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjNzXUa9hI2IfknA8Q7iSwE)
【積分前篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXikxrvbQAnPa_l3nFh5m9XK)
【積分後篇】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhFI6OnDy0la5MqPOnWtoU7)
【數列與級數】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXjcv6ChH_w0Y0WRkdbiP6xY)
【多變數函數的微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhoWH8tB00L6d3tWMV1l_o8)
【向量微積分】(https://www.youtube.com/playlist?list=PLKJhYfqCgNXhVcuTj1IoCcYsRhJqoHN-y)
【附註】
1. 積分前篇和後篇自 2021 年 5 月起改成買張旭微積分上學期講義解鎖影片
2. 數列與級數以後的章節為下學期內容,為付費課程,購買後在張旭無限教室線上課程平台觀看
張旭微積分上學期講義購買頁面
👉 https://www.changhsumath.cc/calculusBook
張旭微積分下學期課程影片將不會在 YouTube 頻道上免費公開
若你覺得我的課程適合你,且你下學期也有微積分要修
可以參考購課頁面 👉 https://www.changhsumath.cc/calculus2nd
【張旭無限教室線上課程平台】
2021 年年初,我建置了一個線上課程平台
除了放我的線上課程以外
也有其他與我合作的老師們的課程
👉 https://changhsumath.com
【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
嚴禁用於任何商業用途⛔
如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
請透過以下聯絡方式通知我讓我知道,謝謝
FB:https://www.facebook.com/changhsumath
IG:https://www.instagram.com/changhsumath
derivative calculus 在 Herman Yeung Youtube 的精選貼文
電子書 (手稿e-book) (共261頁) (HK$199)
https://play.google.com/store/books/details?id=Fw_6DwAAQBAJ
Calculus 微積分系列︰ https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8o2lveHTSM04WAhaGEZE7xB
適合 DSE 無讀 M1, M2,
但上左 U 之後要讀 Calculus 的同學收睇
由最 basic (中三的 level) 教到 pure maths 的 level,
現大致已有以下內容︰
(1) Concept of Differentiation 微分概念
(2) First Principle 基本原理
(3) Rule development 法則證明
(4) Trigonometric skills 三角學技術
(5) Limit 極限
(6) Sandwiches Theorem 迫近定理
(7) Leibniz Theorem 萊布尼茲定理
(8) Logarithmic differentiation 對數求導法
(9) Implicit differentiation 隱函數微分
(10) Differentiation of more than 2 variables 超過2個變數之微分
(11) Differentiation by Calculator 微分計數機功能
(12) Application of Differentiation - curve sketching 微分應用之曲線描繪
(13) Meaning of Integration 積分意義
(14) Rule of Integration 積分法則
(15) Trigonometric rule of Integration 三角積分法則
(16) Exponential, Logarithmic rule of integration 指數、對數積分法則
(17) Integration by Substitution 代換積分法
(18) Integration by Part 分部積分法
(19) Integration Skill : Partial Fraction 積分技術︰部分分式
(20) Integration by Trigonometric Substitution 三角代換積分法
(21) t-formula
(22) Reduction formula 歸約公式
(23) Limit + Summation = Integration 極限 + 連加 = 積分
(24) Application of Integration – Area 積分應用之求面積
(25) Application of Integration – Volume 積分應用之求體積
(26) Application of Integration – Length of curve 積分應用之求曲線長度
(27) Application of Integration – Surface area 積分應用之求表面積
(28) L’ Hospital rule 洛必達定理
(29) Fundamental Theorem of Integral Calculus 微積分基礎原理
(30) Calculus on Physics 微積分於物理上的應用
(31) Calculus on Economics 微積分於經濟上的應用
(32) Calculus on Archeology 微積分於考古學上的應用
之後不斷 updated,大家密切留意
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Pure Maths 再現系列 Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8os36AdSf64ouFT_iKbQfSZ
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Please subscribe 請訂閱︰
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(2) First Principle 基本原理
(3) Rule development 法則證明
(4) Trigonometric skills 三角學技術
(5) Limit 極限
(6) Sandwiches Theorem 迫近定理
(7) Leibniz Theorem 萊布尼茲定理
(8) Logarithmic differentiation 對數求導法
(9) Implicit differentiation 隱函數微分
(10) Differentiation of more than 2 variables 超過2個變數之微分
(11) Differentiation by Calculator 微分計數機功能
(12) Application of Differentiation - curve sketching 微分應用之曲線描繪
(13) Meaning of Integration 積分意義
(14) Rule of Integration 積分法則
(15) Trigonometric rule of Integration 三角積分法則
(16) Exponential, Logarithmic rule of integration 指數、對數積分法則
(17) Integration by Substitution 代換積分法
(18) Integration by Part 分部積分法
(19) Integration Skill : Partial Fraction 積分技術︰部分分式
(20) Integration by Trigonometric Substitution 三角代換積分法
(21) t-formula
(22) Reduction formula 歸約公式
(23) Limit + Summation = Integration 極限 + 連加 = 積分
(24) Application of Integration – Area 積分應用之求面積
(25) Application of Integration – Volume 積分應用之求體積
(26) Application of Integration – Length of curve 積分應用之求曲線長度
(27) Application of Integration – Surface area 積分應用之求表面積
(28) L’ Hospital rule 洛必達定理
(29) Fundamental Theorem of Integral Calculus 微積分基礎原理
(30) Calculus on Physics 微積分於物理上的應用
(31) Calculus on Economics 微積分於經濟上的應用
(32) Calculus on Archeology 微積分於考古學上的應用
之後不斷 updated,大家密切留意
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