偏微積分計算機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

第一次學工程數學就上手(2)：拉氏轉換與傅立葉(4版)

為了解決偏微積分計算機的問題，作者林振義 這樣論述：

　　◎◎◎    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。  

打好AI的基礎：一探機器學習底層數學運作

為了解決偏微積分計算機的問題，作者雷明 這樣論述：

★★★★★【機器學習】、【底層數學】★★★★★ 數學是科學之母，想在AI領域發光發熱，先要打下穩固的數學基礎！ 　　本書技術重點 　　✪一元多元函數微積分 　　✪線性代數、向量、矩陣分解 　　✪偏導數、漢森矩陣、雅可比矩陣、無窮級數 　　✪最佳化方法、泛函數極值與變分法 　　✪機率統計理論、柴比雪夫不等式 　　✪資訊理論、交叉熵、條件熵 　　✪隨機過程、馬可夫過程、高斯過程 　　✪圖論、拓撲排序演算法、拉普拉斯矩陣 本書特色 　　◎完美圖解，通俗易懂 　　本書對數學知識採取圖解演示。透過圖解，許多問題都變得簡單，一點就通。 　　◎生活化的實例，簡單又有趣 　　例如隨機過程的典型代表

，馬可夫過程（Markov Process）的章節中，作者就用了天氣與降雨這種生活化的例子講解，拉近讀者與知識的距離。 　　◎深入淺出，透析本質 　　機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。本書透過點出關鍵的地方，讓讀者一看就豁然開朗，推導再也不是問題。 　　◎機器學習、數學，相輔相成 　　本書從機器學習的角度講數學，又從數學的角度講機器學習，言簡意賅、知識滿點、循序漸進，是你學習機器學習的最好夥伴。  

運用多媒體認知情意學習理論比較SHAKING-ON、KAHOOT在臺語學習的成效

為了解決偏微積分計算機的問題，作者羅婉綸 這樣論述：

基於多媒體學習的認知情感理論，本研究採用Shaking-on和Kahoot兩種類型的遊戲，探討參與者在臺語學習中的遊戲焦慮、遊戲興趣和心流體驗，並進一步比較對遊戲學習價值、學習興趣和焦慮的不同影響。本研究採用問卷調查的實驗研究方式。將目標學生分為兩組，分別進行Shaking-on和Kahoot兩種不同動作的數位遊戲，以了解他們在數位遊戲評量後的遊戲焦慮、遊戲興趣和心流經驗是否具有顯著差異，同時探討於遊戲學習價值是否具有顯著差異。在使用遊戲作為評量前，由教學者測試受試者的臺語焦慮，以了解不同性別之焦慮狀況；遊戲結束後，則進行「數位遊戲評量情意量表」，以測量受試者的遊戲焦慮、對遊戲的興趣、心流體

驗與對遊戲學習價值的感知。本研究共收回299份之有效之數據並進行驗證，結果顯示，性別差異並不影響臺語焦慮；在遊戲焦慮構面，不同動作的數位遊戲表現沒有差異，但在遊戲興趣、心流經驗和遊戲學習價值構面有顯著差異，且肢體動作較大的Shaking-on明顯優於Kahoot。此外，在臺語學習成效上，肢體動作較大的Shaking-on同樣優於Kahoot。