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二階矩陣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳作樂,吳秉翰寫的 圖解向量與解析幾何 可以從中找到所需的評價。
另外網站第5 章簡單線性迴歸之矩陣方法也說明：在複迴歸中，由於矩陣方法可以透過較為精簡的表達方 ... 就是一個二階的多項式，該多項式之各項均為觀測值之平. 方或是兩兩之乘積，用矩陣表示(5.86)如下：. (5.86a).
國立虎尾科技大學 動力機械工程系機械與機電工程碩士班 謝宜宸所指導 阮文孟的 可靠度分析應用於力學問題 （2015），提出二階矩陣關鍵因素是什麼，來自於攝動方法、可靠性穩健設計、一次二階矩法、蒙地卡羅模擬法、可靠性靈敏度。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 通訊與導航工程學系 安仲芳所指導 張格榮的 貝氏決策法則用於2x2 MIMO通道容量之改善 （2012），提出因為有 時空區塊編碼、多輸入多輸出、關聯係數、貝氏決策法則、通道容量的重點而找出了 二階矩陣的解答。
最後網站第7 章線性代數：矩陣，向量，行列式，線性方程組則補充：7.4 線性獨立，矩陣的秩，向量空間. 7.5 線性系統的解：存在性，唯一性. 7.6 參考用：二階與三階行列式. 7.7 行列式，柯拉瑪法則. 7.8 反矩陣，高斯—喬丹消去法.
圖解向量與解析幾何
為了解決二階矩陣 的問題，作者吳作樂,吳秉翰 這樣論述：
★解決向量在老師與學生內心的疙瘩。 ★難道一定要用物理概念才能學會數學向量嗎？ ★內積、外積在數學與物理各自是什麼意思？ 本書是為了解決一段人對向量的大量疑惑。因為從物理的功、力矩定義導入向量內積、外積概念，令人誤會沒有這兩個觀念就不能將解析幾何，由二度推到三度空間。及為什麼能用物理概念推論數學？本書詳細說明數學及物理的向量歷史，認知到解析幾何根本不需要「向量」概念，就能夠推廣，只是相當繁瑣。並理解是數學支撐物理，而不是物理來說明數學。 作者之一多年來在求學與教學深受上述問題困擾，因為用物理說明數學會導致學生不理解、造成教學困難。兩位作者都認為死背定
義的數學學習，或說不清楚的數學，根本不配稱為好的數學教育。因為數學是一門可以被說清楚的演繹邏輯，不能說清楚的部分越少越好。想要保持數學直覺性與創意性，適當的途徑是研究這門學科的歷史和現狀。因此本書盡可能釐清內積、外積在數學與物理的混亂。希望學生不再有困惑，心理不再存在疙瘩，並了解在自然科學中，數學具有不可理喻的有效性。
二階矩陣進入發燒排行的影片
可靠度分析應用於力學問題
為了解決二階矩陣 的問題，作者阮文孟 這樣論述：
可靠度的目的是確保在規定的環境條件下，結構能充分地執行其預期的功能。本文提出了一種依據可靠度設計的機械問題。依據可靠度設計是很重要的，特點是降低故障發生的機率以獲得最佳的設計。從擾動法技巧，二階矩陣法和蒙地卡羅模擬法,都是採用直接計算可靠度以及可靠性靈敏度的方法。原先隨機變數的概率特徵條件被稱為常態分配。在本論文中,可靠度和可靠性靈敏度分析,使用的各種方法,可以準確且快速的取得所有機械問題。
貝氏決策法則用於2x2 MIMO通道容量之改善
為了解決二階矩陣 的問題，作者張格榮 這樣論述：
本文主要藉由貝氏決策法則(Bayes Decision Rule)設計出一套演算法，改善多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output; MIMO)天線系統在多重路徑衰落通道以及天線間存在空間關聯係數(Correlation Coefficient)時之通訊品質與通道容量(Channel Capacity)。 首先在2×2 MIMO系統中使用Jakes model產出具有瑞利分佈(Rayleigh Distribution)統計特性的獨立通道模組，接著藉由Kronecker數學模型產生具有天線關聯性的通道矩陣作為本論文之系統特性。當接收端收到訊號時，利用貝
氏決策法則(Bayes Decision Rule)所產生通道之權重值，並回傳至發射端之時空區塊編碼信號(二階矩陣)作為通道補償。 本論文所提出之貝氏演算法所產生之各通道所需之權重值，具有最小風險(Risk)的決策準則。論文中使用QPSK或16QAM調變，比較在沒貝氏決策權重跟有貝氏決策權重的效能表現，並分析通道特徵值的累積分佈函數(Cumulative Distribution Function; CDF)、位元錯誤率(Bit Error Rate; BER)以及通道容量之表現。