管理數學、Python與R：邊玩程式邊學數學，不...

推薦序
管理數學已為商管領域中數量方法的重要基礎，本書主要內容包括「微積分」與「矩陣代數」，並搭配實務面應用，如「數學規劃」及「管理決策」等。
與數學一樣講求邏輯思維的程式設計，近年來由於大數據與人工智慧的興起，帶動了一股軟體應用程式設計的學習熱潮，而過去幾年Python 語言在 codeeval.com的最夯程式語言中名列第一，毫無疑問Python已成為當今最熱門的程式語言。Python程式碼簡單好理解、有超豐富的函式庫可以運用，是非常適合商管領域初學者學習的程式語言。
將當今最熱門及最適合商管領域初學者學習的程式語言Python與管理數學內容結合起來是本書的最大特色；讀者可將數學的運算邏輯透過程式語言來實現演算，過程中除了可以學習到數量方法與程式語法之外，對於商管領域未來實務應用與發展能力上奠定了深厚的基礎，例如：現今金融業蓬勃發展的金融科技（FinTech）。
末學與何宗武教授是相識多年的好友，同時也是在大數據、人工智慧於金融科技發展上的同好伙伴，深知何教授在財經與金融大數據等研究領域表現卓越，並且也出版多本與商管相關的程式語言書籍，對於商管程式教育不遺餘力。而「管理數學與Python」一書著重以企業管理為主的理論學習架構，搭配Python程式語言實現運算邏輯，內容淺顯易懂，非常適合商管相關科系的學生來學習，在此鄭重推薦給大家研讀，相信收穫一定滿滿。


陳育仁
國立高雄科技大學
會計資訊系、資訊財務碩士學位學程 教授
財金大數據中心 主持人
2019/05/24

推薦序
管理數學已為商管領域中數量方法的重要基礎，本書主要內容包括「微積分」與「矩陣代數」，並搭配實務面應用，如「數學規劃」及「管理決策」等。
與數學一樣講求邏輯思維的程式設計，近年來由於大數據與人工智慧的興起，帶動了一股軟體應用程式設計的學習熱潮，而過去幾年Python 語言在 codeeval.com的最夯程式語言中名列第一，毫無疑問Python已成為當今最熱門的程式語言。Python程式碼簡單好理解、有超豐富的函式庫可以運用，是非常適合商管領域初學者學習的程式語言。
將當今最熱門及最適合商管領域初學者學習的...

再版序

2019本書初版問世，2022虎年改版。二版的內容延續第一版，除了勘誤的修正之外，在程式實作方面也添加了R的部分。雖然R在解數學問題上，比不上Python和Matlab，但是，依然有它可取之處。至少就延伸資料科學的學習，從此是一個入門。

這次改版要謝謝國立臺灣師範大學管理學院企管系的同學們，這本書用於大一微積分和管理數學，很多用功的同學，有教的部分，題目做爛了，沒教的部分也做很多，因此回饋給我很多勘誤與教學建議，讓第二版修改了不少從學習者角度思考的寫法。同時，數學規劃和矩陣代數也增加了篇幅。學數學必須一再練習致熟能生巧，所以必須「Hands-on」，管理數學「Management Mathematics」，轉句廣告台詞：「M&M，只融你手，不融你口」。


何宗武
於臺師大管理學院 2022/1/20




初版序

過去20年，如果要處理資料都需要去圖書館拿年鑑或月報，然後用人工輸入。近來因為科技發展，讓數據的蒐集和使用愈來愈便捷，很多領域都開始面對大量數據躺在那邊。數字多的學科，須要瞭解資料探勘和數據分析的用途；用文字多的學門，則面臨文字分析和自然語言處理的學習。自己用不用沒關係，但是要能看的懂他人產生的報告。
坊間不缺管理數學的書，但是就內容編寫而言，會反應作者心中的核心學科。例如，有的側重微積分，有的側重作業研究（Operation Research）或數學規劃，有的甚至沒有足夠的矩陣代數篇幅。因此，以管理數學為經，本書設想的是以企業管理為主的學習架構，分四部分：微分和積分與矩陣代數和數學規劃。對於上學期可以講授3學分微積分，下學期可以講授矩陣代數和數學規劃。這是本書內容的第一個特色。
另外，目前商管學院和人文社會相關科系，幾乎都須要有一點程式概念，各校均增添程式教育課程。非資訊相關學門，程式學習入門最好能融入特定課程，而不要一開始就開一門獨立的程式語言課程。在這樣的背景之下，每一個部分結尾，納入循序漸進的Python章節，先把Python當成計算機，可以手算習題，然後用五六行的Python碼驗算。這樣一年課程下來，就會熟悉Python的運行邏輯。將Python融入課程，這是本書第二個特色。
然而，在四部分之後，本書依然續編了5-8部分的Python介紹，以供有興趣的同學在整門課結束後可以利用暑假繼續學習。每部分的Python學習手冊，可以使用Python於習題練習，確認答案，繪圖，以及符號運算。
本書完成，一要感謝臺灣師範大學提供優良的研究與教學環境，讓本人能專心工作；二要感謝五南出版社別具慧眼，在教科書市場競爭之下，願意出版這樣一本教科書。本書有任何疏漏與未竟之處，皆是本人的責任。


何宗武
於臺師大管理學院 2019/5/17

再版序

2019本書初版問世，2022虎年改版。二版的內容延續第一版，除了勘誤的修正之外，在程式實作方面也添加了R的部分。雖然R在解數學問題上，比不上Python和Matlab，但是，依然有它可取之處。至少就延伸資料科學的學習，從此是一個入門。

這次改版要謝謝國立臺灣師範大學管理學院企管系的同學們，這本書用於大一微積分和管理數學，很多用功的同學，有教的部分，題目做爛了，沒教的部分也做很多，因此回饋給我很多勘誤與教學建議，讓第二版修改了不少從學習者角度思考的寫法。同時，數學規劃和矩陣代數也增加了篇幅。學數學必須一再...

推薦序
再版序
初版序

管理數學原理
第 1 堂課　數學基礎
第 2 堂課　函數
Codes Part 1

微分
第 3 堂課　微分方法：單變數
第 4 堂課　微分方法：多變數函數之偏微分與全微分
第 5 堂課　微分的應用與邊際意義
Codes Part 2

積分
第 6 堂課　積分原理
第 7 堂課　積分方法：單變數
第 8 堂課　多變數重積分
第 9 堂課　積分應用
Codes Part 3

矩陣代數
第 10 堂課　矩陣代數基礎
第 11 堂課　矩陣的基本運算與應用
第 12 堂課　矩陣進一步性質與應用
Codes Part 4

數學規劃與管理決策
第 13 堂課　單變數函數的最佳化問題
第 14 堂課　雙變數函數的極值：無限制條件下的極值判斷問題
第 15 堂課　具限制條件的最佳化問題
第 16 堂課　選擇性主題
Codes Part 5

Python　附錄一
Python　附錄二
Python　附錄三

推薦序
再版序
初版序

管理數學原理
第 1 堂課　數學基礎
第 2 堂課　函數
Codes Part 1

微分
第 3 堂課　微分方法：單變數
第 4 堂課　微分方法：多變數函數之偏微分與全微分
第 5 堂課　微分的應用與邊際意義
Codes Part 2

積分
第 6 堂課　積分原理
第 7 堂課　積分方法：單變數
第 8 堂課　多變數重積分
第 9 堂課　積分應用
Codes Part 3

矩陣代數
第 10 堂課　矩陣代數基礎
第 11 堂課　矩陣的基本運算與應用
第 12 堂課　矩陣進一步性質與應用
Codes Part 4

數學規劃與管理決...