数値的に評価する：

高精度で評価する：

出力精度は入力精度に従う：

高精度で効率的に評価する：

自動縫込みを使って配列の要素ごとの値を計算する：

MatrixFunctionを使って行列のSurd関数を計算することもできる：

IntervalオブジェクトとCenteredIntervalオブジェクトを使って最悪の場合に保証される区間を計算する：

Aroundを使って平均的な場合の統計区間を計算することもできる：

固定点における値：

記号的に評価する：

無限大における値：

()=1.5となるような x の値を求める：

結果を代入する：

結果を可視化する：

Surd関数をさまざまな次数でプロットする：

奇数の n についての絶対値と引数(sign)を可視化する：

関数は について同じ絶対値を持つが，引数は異なる：

偶数 n についてとの実部と虚部を比較する：

での極プロット：

Surd[x,n]は，n が正の奇整数のとき，すべての実数 x について定義される：

正の偶整数 n については，非負の x について定義される：

負の n については，領域から0が削除される：

Surdは，実数ではない複素数値については定義されない：

Surd[x,n]は，n が正の偶整数のとき，非負の全実数値に達する：

n が正の奇整数のときは，範囲は実数直線全体である：

負の n については，範囲から0が削除される：

Surd[x,n]は．任意の整数 n についての x の解析関数ではない：

は正の について増加する：

負の偶数 については減少する：

負の奇数 については不定である：

は のときは単射である：

について可視化する：

奇数の正の については への全射であるが， の他の値についてはそうではない：

について可視化する：

は奇数の について不定の符号を持つ：

偶数 について実数領域上では非負である：

は，一般に，零点において特異点と不連続点の両方を持つ：

しかし，正の奇数 については原点において連続である：

は奇数 について凸でも凹でもない：

定義域上では，正の偶数 について凹であり，負の偶数 について凸である：

x についての一次導関数：

x についての高次導関数：

x についての高次導関数をプロットする：

x についての 次導関数の式：

Integrateを使って不定積分を計算する：

不定積分を確かめる：

定積分：

その他の積分例：

Seriesを使ってテイラー(Taylor)展開を求める：

の周りの最初の3つの近似をプロットする：

SeriesCoefficientを使った級数展開の一般項：

一次フーリエ(Fourier)級数：

生成点におけるテイラー展開：