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constraint微積分的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃武雄寫的 大域微分幾何(下)：幾何變分學(二版) 和Hu, Changhua,Fan, Hongdong,Wang, Zhaoqiang的 Residual Life Prediction and Optimal Maintenance Decision for a Piece of Equipment都 可以從中找到所需的評價。
另外網站國立宜蘭大學105 年度第二次微積分競試試題祝考試順利!!!也說明：國立宜蘭大學105 年度第二次微積分競試試題. ※注意事項※. 1. 考試時間為100 分鐘(13:10-14:50)，考試開始10 分鐘後不得入場，考 ... subject to the constraint.
這兩本書分別來自國立臺灣大學出版中心 和所出版 。
國立臺灣大學 機械工程學研究所 李綱所指導 張瀚元的 卡爾曼濾波器之視覺慣性目標姿態估測與感測器間自我校正 （2018），提出constraint微積分關鍵因素是什麼，來自於慣性感測器、視覺幾何、擴展型卡爾曼濾波器、自我校正、姿態估測。
而第二篇論文淡江大學 資訊管理學系碩士班 劉艾華所指導 余承軒的 以混合式分群演算法探討學生學習成效之研究 （2018），提出因為有 校務研究、學習成效分析、機器學習、Scikit-learn套件、Embedding Projector、關聯規則的重點而找出了 constraint微積分的解答。
最後網站微積分講義上篇by 王九逵、胡門昌、柯慧美 - 單維彰則補充：微積分 講義上篇by 王九逵、胡門昌、柯慧美. ... Higher Order Derivatives · 極大和極小 · Extrema with constraints · 第六章：線積分與重積分.
大域微分幾何(下)：幾何變分學(二版)
為了解決constraint微積分 的問題，作者黃武雄 這樣論述：
《大域微分幾何》全書共三卷。內容主要對象是彎曲的空間，上卷大體是作者多次在臺大數學研究所授課的講稿，以此為基礎，展開中、下両卷，進入大域幾何研究的專業。 這套書三卷分別是「Riemann幾何基礎」、「活動標架法」（moving frames）及「幾何變分學」，涵蓋九大篇，共三十章，並於上卷與下卷加入〈前篇〉及〈衍篇〉各三章，以作為微分幾何「基礎入門」與「延伸進階學習」之用。 下卷「幾何變分學」圍繞著均曲率的幾何，討論二階變分、Plateau與Berstein問題、毛細曲面、穩定性與凸性問題、值譜分析、Jacobi場、……等幾何分析學關注的焦點；深入當代大域微
分幾何一些關鍵性的研究。 最後在〈衍篇〉的延伸閱讀中，加入了王藹農教授的〈CMC曲面及其應用〉、王慕道教授的〈從一個方程式談起〉與林俊吉教授〈曲線與幾何分析〉等三篇survey的文章，提供幾何領域正在發展的某些課題。 本書特色 1.全書以深入淺出的解說方式，藉由直觀，逐步引入艱深的幾何硏究。 2.問題中心論：內容的鋪陳，經常圍繞著自然的提問。 3.採二維計算方式呈現數學式子的推演，使學習者一目瞭然，容易掌握運算過程。 4.適合「微分幾何學」進階研究，及天文物理、生化、土木領域之延伸應用。
卡爾曼濾波器之視覺慣性目標姿態估測與感測器間自我校正
為了解決constraint微積分 的問題，作者張瀚元 這樣論述：
慣性感測器與視覺感測器的組合常用於姿態估測以及機器人導航，在本研究中，為了解決機器人自主對接以及充電問題，提出了一套以擴展型卡爾曼濾波器為基底之慣性-視覺目標六維姿態估測器，透過計算模型亞可比陣列可將精準度高但非線性量測模型應用於線性的卡爾曼濾波器，結合複數個影像針對同一特徵之幾何限制以及待測目標之六維姿態作為量測模型，此方法的優點為系統狀態不需要估測三維特徵位置。換句話說，這個方法不需要重建環境，大幅度地減少演算法複雜度，更符合即時運算的構想。要如何正確地結合兩種感測器資訊以及提高整體估測器的精準度，兩感測器之間的六維相對姿態精準度佔有極為重要的角色，錯誤的校正過程會導致偏移誤差並且降低估
測的精準度，甚至導致估測器量測發散，本研究為使用線上運算的概念即時校正感測器之間的六維姿態，在目標估測的平均誤差可達到2.754公分以及0.702度。最後由實際運行結果顯示結合慣性視覺感測器之目標六維姿態估測器的精準度，並且分析有無感測器自主校正在目標估測上的影響，不僅僅能提升在於快速運動下的目標估測精準度，也同時能夠正確的校正感測器之間的相對姿態。
Residual Life Prediction and Optimal Maintenance Decision for a Piece of Equipment
為了解決constraint微積分 的問題，作者Hu, Changhua,Fan, Hongdong,Wang, Zhaoqiang 這樣論述：
Introduction.- Degradation modelling and remaining useful life estimation based on a nonlinear diffusion process.- Degradation modelling and remaining useful life estimation based on a Wiener process with change points.- Residual life prediction based on an inverse-Gaussian process.- Degradation
modelling and remaining useful life prediction with support vector machines.- Degradation modelling and remaining useful life estimation based on a relative vector machine fuzzy model.- Performance degradation modelling and reliability prediction based on evidential reasoning approach.- Residual lif
e prediction based on a weight selected particle filter.- Optimal inspection policy based on predicted life information for a deteriorating equipment.- Cooperative predictive maintenance of repairable systems with dependent failure modes and resource constraint.
以混合式分群演算法探討學生學習成效之研究
為了解決constraint微積分 的問題，作者余承軒 這樣論述：
大數據資料探勘時代下，有效掌握學生學習成效成了近年校務研究的重要議題。本研究將校務研究中心提供的學生四年成績資料加以串接整理，並嘗試多種分群法後整理出P-H分群法，進而從中觀察學習成效。P-H分群融合分割式分群與階層式分群，從歐式距離與餘弦距離的不同定義，由成績在四年間的走向區分出不同特性族群間學生的差異，據以進行統計與關聯規則分析。本研究在視覺呈現上除了基本統計圖表亦使用Embedding Projector工具將資料做PCA降維，並能直觀地選取分群點的鄰居，以理解資料分佈之特性與性質。研究結果確立了不同群間學期成績的差異，並以社團與陸生為例顯示其在群間關聯規則的影響性。