Calibre 文档管理（epub、mobi、azw3 等格式）
用过 Kindle 的人应该对 Calibre 这款软件并不陌生。Calibre 可以在多种文档格式之间进行转换，还可以自定义 CSS 格式。
安装 Calibre
# cd /usr/ports/deskutils/calibre/
# make install clean
使用 Calibre
代数学
简单的计算器 bc 和 dc，无需安装，FreeBSD 基本系统内置。其源代码在 https://github.com/freebsd/freebsd-src/tree/main/contrib/bc。
bc（Basic Calculator）简单的计算器
$ bc # 进入 bc
1+15 # 加法
16
sqrt(256) # 开方
16
5^3 # 求立方
125
90/3 # 除法
30
10%4 # 求余数
2
quit # 退出程序
后缀表示法
我们从接触数学伊始，用的计算表达方式就是中缀表示法。如，要计算 3 和 4 的和，写作 3 + 4，操作符（本例是 +）处于操作数（即 3 和 4）的中间。
而在后缀表示法里，操作符置于操作数的后面。如上式改若用后缀表示法，则写作 3 4 +。如果有多个操作符，操作符则置于第二个操作数的后面，所以常规中缀表示法的 3 - 4 + 5 在后缀表示法里写作 3 4 - 5 + 。
乍看起来，后缀表示法十分反人类，然而这种方法更容易被计算机理解，可以利用堆栈结构减少计算机内存访问。
有一例中缀表达式 5 + ((1 + 2) * 4) - 3，改为后缀表示法为 5 1 2 + 4 * + 3 -。下表给出了从左至右求值的过程，堆栈栏给出了中间值，用于跟踪算法。
计算完成时，栈内只有一个操作数，这就是表达式的结果 14。
dc（Desktop Calculator）桌面计算器
dc 是采用后缀表示法的开源计算器，传统上，采用中缀表示法的 bc 计算器程序是在 dc 之上实现的。
对于上例，我们试着用 dc 操作一番。终端输入
$ dc -e '5 1 2 + 4 * + 3 - p'
可得到 14。问题解决。
几何学
几何绘图软件 GeoGebra
安装命令：
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/math/geogebra/
# make install clean
线性规划
安装 GLPK：
或者
# cd /usr/ports/math/glpk/
# make install clean
线性规划里，我们经常会用到 单纯形法。在计算机层面，有很多软件可以解放我们的大脑，你甚至可以在 OFFICE 表格软件的“规划求解”里，得到很好的解答。这里我们简单介绍一下免费的命令行线性规划软件包 GLPK 的使用方法。希望大家可以触类旁通，举一反三。
我们先来看一个例子，取自 Hamdy A. Tara 所著的“Operations Research : An Introduction”一书，例题 2.4-1：
有一家银行计划放贷，预计最高投放 1200 万。下表显示了相关的数据。
坏账意味着不产生利润，本金也无法收回。为了同其它商业机构竞争，农业贷款和商业贷款之和不少于全部贷款的 40% ；为了振兴房地产业，个人贷款、家用贷款和个人贷款三项总计中，其中的个人贷款占比不少于 50% ；银行坏账率最高允许为全部贷款的 4%。
求解银行能获得最高利润的分配方式。
我们来逐步分析。先设个人、汽车、家用、农业及商业分别的贷款量为 x1、x2、x3、x4 以及 x5。
利润 = 0.14 · 0.9 x1 + 0.13 · 0.93 x2 + 0.12 · 0.97 x3 + 0.125 · 0.95 x4 + 0.1 · 0.98 x5
本金损失 = 0.1 x1 + 0.07 x2 + 0.03 x3 + 0.05 x4 + 0.02 x5
得目标函数 max z = 利润 - 本金损失;
接下来，读者可根据题意找出约束条件。
由以上的目标函数和约束条件，我们可以给出以下数学模型：
max z = 0.026 x1 + 0.0509 x2 + 0.0864 x3 + 0.06875 x4 + 0.78 x5
s.t. x1 + x2 + x3 + x4 + x5 <= 1200,
x4 + x5 <= 0.4 (x1 + x2 + x3 + x4 + x5),
x3 >= 0.5 (x1 + x2 + x3),
0.1 x1 + 0.07 x2 + 0.03 x3 + 0.05 x4 + 0.02 x5 <= 0.04 (x1 + x2 + x3 + x4 + x5),
xi >= 0 (i = 1, 2, 3, 4, 5)
touch example 新建一个文本文件（命名为 example），输入：
var x1 >= 0;
var x2 >= 0;
var x3 >= 0;
var x4 >= 0;
var x5 >= 0;
maximize z: 0.026*x1 + 0.0509*x2 + 0.0864*x3 + 0.06875*x4 + 0.78*x5;
s.t. C1: x1 + x2 + x3 + x4 + x5 <= 1200;
s.t. C2: x4 + x5 <= 0.4*(x1 + x2 + x3 + x4 + x5);
s.t. C3: x3 >= 0.5*(x1 + x2 + x3);
s.t. C4: 0.1*x1 + 0.07*x2 + 0.03*x3 + 0.05*x4 + 0.02*x5 <= 0.04*(x1 + x2 + x3 + x4 + x5);
end;
保存后，终端输入
$ glpsol -m example -o example.out
GLPSOL--GLPK LP/MIP Solver 5.0
Parameter(s) specified in the command line:
-m example -o example.out
Reading model section from example...
12 lines were read
Generating z...
Generating C1...
Generating C2...
Generating C3...
Generating C4...
Model has been successfully generated
GLPK Simplex Optimizer 5.0
5 rows, 5 columns, 23 non-zeros
Preprocessing...
4 rows, 5 columns, 18 non-zeros
Scaling...
A: min|aij| = 1.000e-02 max|aij| = 1.000e+00 ratio = 1.000e+02
GM: min|aij| = 5.774e-01 max|aij| = 1.732e+00 ratio = 3.000e+00
EQ: min|aij| = 3.333e-01 max|aij| = 1.000e+00 ratio = 3.000e+00
Constructing initial basis...
Size of triangular part is 4
* 0: obj = -0.000000000e+00 inf = 0.000e+00 (5)
* 2: obj = 4.366080000e+02 inf = 0.000e+00 (0)
OPTIMAL LP SOLUTION FOUND
Time used: 0.0 secs
Memory used: 0.1 Mb (102208 bytes)
Writing basic solution to 'example.out'...
打开 example.out 文件：
$ cat example.out
Problem: example
Rows: 5
Columns: 5
Non-zeros: 23
Status: OPTIMAL
Objective: z = 436.608 (MAXimum)
No. Row name St Activity Lower bound Upper bound Marginal
------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- -------------
1 z B 436.608
2 C1 NU 1200 1200 0.36384
3 C2 NU 0 -0 0.6936
4 C3 B 360 -0
5 C4 B -16.8 -0
No. Column name St Activity Lower bound Upper bound Marginal
------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- -------------
1 x1 NL 0 0 -0.0604
2 x2 NL 0 0 -0.0355
3 x3 B 720 0
4 x4 NL 0 0 -0.71125
5 x5 B 480 0
Karush-Kuhn-Tucker optimality conditions:
KKT.PE: max.abs.err = 0.00e+00 on row 0
max.rel.err = 0.00e+00 on row 0
High quality
KKT.PB: max.abs.err = 0.00e+00 on row 0
max.rel.err = 0.00e+00 on row 0
High quality
KKT.DE: max.abs.err = 1.11e-16 on column 5
max.rel.err = 4.34e-17 on column 5
High quality
KKT.DB: max.abs.err = 0.00e+00 on row 0
max.rel.err = 0.00e+00 on row 0
High quality
End of output
可查看解答值为：x3 = 720，x5 = 480，其余各项值为 0。
问题解决。
物理和化学
使用 pkg 安装：
# pkg install gperiodic
或者
# cd /usr/ports/biology/gperiodic/
# make install clean
天文地理
使用 pkg 安装：
# pkg install stellarium
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/astro/stellarium/
# make install clean
技巧
默认会进入全屏模式，按 F11 可退出全屏模式以退出软件。
使用 pkg 安装：
# pkg install gnome-maps
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/deskutils/gnome-maps/
# make install clean
看起来地图数据不算太旧。但是街道细节都看不到。
艺术
音乐
使用 pkg 安装：
或使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/audio/lmms/
# make install clean
软件支持中文，设置后需要重启一下才能使用中文。
使用 pkg 安装：
# pkg install musescore
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/audio/musescore/
# make install clean
三维图像
使用 pkg 安装：
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/graphics/blender/
# make install clean
支持简体中文。如果看不见先设置繁体，再设置简体。
绘画
使用 pkg 安装：
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/graphics/krita/
# make install clean
工具与软件
使用 pkg 安装：
或者使用 Ports 安装：
# cd /usr/ports/math/octave/
# make install clean
统筹学
使用 pkg 安装：
或：
# cd /usr/ports/math/wxmaxima/
# make install clean
上一节我们使用 GLPK 求解线性规划问题，本节我们使用性能更加强大的 wxMaxima 来解决问题。以下代码仅供参考，如果想深入了解，可查看 官方文档。
load("simplex")$
maximize_lp(0.026 * x1 + 0.0509 * x2 + 0.0864 * x3 + 0.06875 * x4 + 0.78 * x5,
[x1 + x2 + x3 + x4 + x5 <= 1200,
x4 + x5 <= 0.4 * (x1 + x2 + x3 + x4 + x5),
x3 >= 0.5 * (x1 + x2 + x3),
0.1 * x1 + 0.07 * x2 + 0.03 * x3 + 0.05 * x4 + 0.02 * x5 <= 0.04 * (x1 + x2 + x3 + x4 + x5)]),
epsilon_lp = 0, nonnegative_lp = true;
按红框位置可执行指令，软件给出的解答为：[436.608,[x5=480.0,x4=0,x3=720.0,x2=0,x1=0]]，可知与 GLPK 求得的答案相同。问题解决。
