求反矩陣的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

世界第一簡單物理數學

為了解決求反矩陣的問題，作者馬場彩 這樣論述：

　　在歷史的長河中，物理學和數學總是同步發展著。 　　然而，到高中為止，「物理」和「數學」都被歸類為不同的科目，少有機會能體會到它們的「同步發展」。 　　本書的預設讀者是像作者一樣「不太擅長數學，卻想要學習物理學」的學生，透過比高中程度再稍難的數學，深入淺出地連結物理學，體會物理學與數學的息息相關，並盡可能地收錄大量的物理學例題，輔以漫畫特有的生動圖繪，幫助讀者能夠在腦海中不斷湧現用數學所描述的物理學世界。 　　也請來清華大學物理系林秀豪教授專門審訂，給予大家更專業的知識！ 　　基礎數學知識對於在大學學習的物理學是必不可少的。 　　然而，在數學課上並不經常涉及物理

學的應用，而且在大多數情況下，在物理課上也沒有多少時間來解釋數學。 　　本書針對高中和大學一、二年級所學的數學，如線性代數、微分和積分微積分、微分方程、複數等，通過漫畫和插圖，用視覺幫助學生獲得對公式和計算的清晰印象。 　　此外，還以實例的形式解釋了數學在物理學中的應用，可以從中理解數學和物理學之間的聯繫。  

求反矩陣進入發燒排行的影片

系統參數估測與控制器調適

為了解決求反矩陣的問題，作者林彥龍 這樣論述：

本論文主要探討控制器參數設計的最佳化與自動化，使用TI公司所生產的TMS320F28335數位訊號處理器作為核心，與完整的馬達驅動控制開發平台作驗證。以大量的頻率響應數據資料作線性迴歸，估測出最接近系統的數學模型，並且針對該模型進行控制器參數的調適。在建立系統的數學模型時，處理器將會自動分析該模型是否處於穩定、可控制的狀態，並且找出與實際資料誤差最小的階數作為近似系統的轉移函數。而在有了能夠參照的轉移函數之後，便能夠使用強健控制，調適出適合的控制器參數。

速查!數學大百科事典：127 個公式、定理、法則

為了解決求反矩陣的問題，作者蔵本貴文 這樣論述：

　　[節省時間的數學公式定理速查手冊]   　　AI 機器學習、自動駕駛、機器人、量子電腦等等都是現在經常聽到的詞彙，許多人紛紛投入這些深具未來性的當紅領域。從業者不僅僅是工程師，包括行銷或業務人員也都需要懂，至少數學邏輯觀念一定要足夠才行。   　　不過，當一般人打算重拾數學時，由於教科書的內容過於冗長，在學習上需要花不少時間，因此本書著重在重要的公式、定理、法則，讓讀者有效率的查閱，將以前學過以及職場上需要用到的數學快速複習。而且小編也會適時補充幫助理解。   　　此外，本書也適合高中生複習數學之用，省略冗長的推導過程，直接將公式定理等列出，並提醒重要觀念以及各數學主題之間的相關性。作

者在各單元也會納入一些商業、工程、影像處理、3D 動畫、AI 機器學習......等範例，讓讀者瞭解學習數學不是只會解題而已，還要知道如何應用。   　　本書亦考慮到讀者閱讀的舒適性，採用 17公分x23公分尺寸製作，版面要比坊間類似書籍為了節省成本用的 15公分x21公分來得大，文字易讀性自然提高許多，是本書貼心之處。   　　[各單元的架構]   　　本書將中學數學的各個主題獨立成單元來介紹。一開始會先對「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要姓分別給定 1~5 顆星的建議，星數越多就越重要。在 Point 框框內的內容是本單元快速查閱的重點整理，包括公式、定理、法則的說明，並於其後有較

詳細的解說。另外在 Business 區塊是本單元主題的應用領域舉例，可以幫助理解這些公式、定理可以用在哪些方面。   本書特色   　　● 讓需要查閱數學公式的讀者能夠快速找到，並能有效率的複習。 　　● 穿插數學在 AI 機器學習、工程與商業上的應用，讓讀者瞭解數學能如何用。 　　● 依「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要性給定 1~5 星等級建議。 

適用於多輸入多輸出系統基於單載波空間調變檢測方法之研究

為了解決求反矩陣的問題，作者李炯毅 這樣論述：

正交分頻多工(Orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)是多載波調變技術的一種，由於高速資料傳輸和有效對抗通道為選擇性頻率衰減的優點下，已成為現今為無線通訊廣泛所採用，但是OFDM系統中有一項主要的缺點就是會產生較高的峰均值功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)，而這種忽大忽小的功率對於放大器來說，會造成放大器所需要操作的線性區間過大，造成訊號的失真，因此在長期演進技術(Long Term Evolution, LTE)實體層為了考慮用戶端裝置的成本與功率，其上行鏈路改採用單載波調變，以避免多載波調

變所造成的高PAPR問題。在本文中，我們提出了一個寬頻單載波（Single Carriers, SC）空間調變（Spatial Modulation, SM）為基礎的多輸入多輸出（Multi-input Multi-output, MIMO）結構，接收端為頻域均衡（frequency domain equalization, FDE）接收器。我們表明在基於SC的SM-MIMO結構中利用分塊矩陣求反矩陣定理降低均方誤差（Minimum Mean-Square Error, MMSE）準則中反矩陣計算複雜度，其能夠在與原BER性能表現一樣的前提下減少反矩陣運算之複雜度與利用M演算法配合最大似然法則

(Maximum-Likelihood, ML)選取最短距離個數，提高偵測之精準度兩項優點。