向量線積分的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決向量線積分的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

向量線積分進入發燒排行的影片

基於特殊正交群SO(3)與積分型終端滑模的四旋翼無人機飛行控制器設計

為了解決向量線積分的問題，作者江栢祥 這樣論述：

本論文主要研究四旋翼無人機的姿態和位置控制。首先將談論四旋翼無人機的基礎構造含硬體、韌體及飛行力學。接著將回顧其他常用姿態表示方法的優缺點。然後簡要介紹一種全域且唯一定義每一種姿態的特殊正交群SO(3)姿態表示法。基於這個姿態表示法，本文透過李亞普諾夫方程式與積分型終端滑動模式控制，設計姿態與位置控制器。除了保證無人機運動能力，滑動模式控制相較於比例積分微分控制器具有較好的強健性。最後並通過數值模擬與實際飛行實驗的結果對控制器進行有效性驗證。

第一次學工程數學就上手(2)：拉氏轉換與傅立葉(4版)

為了解決向量線積分的問題，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。  

再探永續應急可轉債之結構式評價

為了解決向量線積分的問題，作者吳毓萱 這樣論述：

本論文係延伸修改李宇昂 (2021) 永續應急可轉債之評價模型與評價做法，該模型納入利率、普通股權益第一類資本比率、股價、槓桿比率等四項變數，設定觸發損失條件為發行人之普通股權益第一類資本比率低於一特定門檻值，並考量無到期日與發行人可贖回之發行條件，是目前較為完整且符合實務的應急可轉債評價模型。 在評價做法上，李宇昂 (2021) 根據永續應急可轉債的週期性性質，引用積分法及迭代演算法，透過對原始變數進行正交化程序、對正交變數進行維度切割，採逆推法以迭代方式計算贖回日之持有價值向量，直到兩個贖回日持有價值的被贖回位置是相同的為止，從而以收斂持有價值向量逆推回評價日，對應評價日各變數實際

資料點，得出債券價格；又輔以蒙地卡羅模擬，以降低離散化誤差。 李宇昂 (2021) 對BACR 7.750% Perp的評價結果明顯高於市場價格，我們推測最可能有兩個原因，第一、受限於電腦運算效能，正交變數切割數不足導致之離散化誤差，第二、以兩個贖回日持有價值大於等於贖回價格的節點個數相同作為判斷持有價值之被贖回位置相同的條件，可能造成評價結果未完全收斂。 為此，我們修改評價方法：第一、對正交變數的切割節點索引值進行線性內插，進而計算內插後的持有價值向量，並將李宇昂 (2021) 直接以矩陣公式進行迭代計算的方式，改為個別計算每個時間點持有價值向量每個節點的持有價值，以逐期內插、逐

期逆推的方式，求算贖回日之持有價值向量；第二、新增判定收斂持有價值向量的收斂條件，除了採李宇昂 (2021) 的判斷標準外，另要求兩個贖回日之持有價值向量中，超過99%之節點的贖回行為是一致的，贖回行為一致係指兩個持有價值向量同一個座標值之持有價值同時大於等於或同時小於贖回價格。 考量利率在模型設定的重要特殊性，我們在策略上採取增加利率變數的分割數，對其他三項正交變數進行線性內插之敏感度分析，以決定需內插之變數及內插分割的組數。敏感度分析結果顯示僅普通股權益第一類資本比率具內插效果，據此，重行計算債券價格。評價結果顯示：透過增加利率變數之切割組數及較嚴格之收斂持有價值向量的判定條件，無需

輔以蒙地卡羅模擬，我們未內插的債券價格與李宇昂 (2021) 之評價結果相近；對普通股權益第一類資本比率之正交變數進行內插後之債券價格明顯低於未内插之價格，亦較接近市場價格。