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矩陣平方計算機的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦石井俊全寫的 統計學關鍵字典 和林振義的 第一次學工程數學就上手(3)：線性代數(2版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站正方形矩陣- 電子計算機名詞- 英文翻譯 - 三度漢語網也說明：中文詞彙, 英文翻譯, 出處/學術領域. 正方形矩陣, square matrix, 【電子計算機名詞】. 正方形；矩形；方形物；角尺；丁字尺；平方；二次方, square, 【電機工程】.
這兩本書分別來自楓葉社文化 和五南所出版 。
國立勤益科技大學 資訊管理系 黃嘉彥所指導 張家銘的 第五代通訊系統之專利分析 （2020），提出矩陣平方計算機關鍵因素是什麼，來自於5G系統、第五代通訊系統、專利分析、文字探勘、社會網路分析、多元尺度分析。
而第二篇論文朝陽科技大學 財務金融系 周宗南所指導 林育賢的 應用決策樹及最近鄰居法於臺灣電子業財務預警 （2020），提出因為有 財務危機、決策樹、最近鄰居法、K-means的重點而找出了 矩陣平方計算機的解答。
最後網站提要198：矩陣A 之計算方式則補充：A 之特徵向量(Eigenvector)，將矩陣A 對角化成矩陣D，且對角線元素之值恰為. 特徵根(Eigenvalue)。 ... 之計算方式。說明如下。 已知對角矩陣D 之計算方式為：.
統計學關鍵字典
為了解決矩陣平方計算機 的問題，作者石井俊全 這樣論述：
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！ 生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人
，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數
與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」
與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。 據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。 本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。 在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。 本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 ※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
第五代通訊系統之專利分析
為了解決矩陣平方計算機 的問題，作者張家銘 這樣論述：
隨著通訊系統技術的進展，資訊科技於網路應用的需求提升，因此第五代通訊系統技術已是目前各國重點研發的項目之一。第五代通訊系統技術專利案件雖然龐大，但發展至今卻少有相關技術能夠達成全球統一化的標準必要專利。為此，本研究以目前5G專利量較多的企業作為5G專利分析對象。由文字探勘技術分析各家企業在5G系統相關技術的研發導向，並應用社會網路分析法以視覺呈現的方式了解各企業間的競爭關係，接著使用多元尺度分析了解主流技術的發展趨勢。經研究結果，第五代通訊系統的發展，主流技術以無線通訊技術與波束成型技術為趨勢，其中以三星電子目前的技術發展與應用最為成熟，在5G系統技術應用方面傾向於通訊、通道、通信、無線為發
展導向。5G專利是目前最多的企業是華為，對於5G技術則較傾向於傳輸、資訊、網路等為發展導向。其它八家企業於5G技術的發展則較相近，如:天線、射頻、毫米波等相關技術。而企業之間的技術研發方向相近的狀況下，對於5G技術專利競賽所存在的競爭關係可能性高。本研究分析成果將可提供於通訊系統相關技術研發之企業作為技術發展以及專利佈局策略之參考。
第一次學工程數學就上手(3)：線性代數(2版)
為了解決矩陣平方計算機 的問題，作者林振義 這樣論述：
◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎ 老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡， 依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生 看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。 本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來， 學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內， 就可以把該題目解答出來。 等學生學會了後，此SOP就可以丟掉了。
應用決策樹及最近鄰居法於臺灣電子業財務預警
為了解決矩陣平方計算機 的問題，作者林育賢 這樣論述：
本研究以上市上櫃公司符合台灣經濟新報(TEJ)所定義之財務危機公司為研究對象，選取2010年至2018年上市櫃電子業72家公司的季資料，分割成訓練和測試資料，透過決策樹(Decision tree, DT)、加入K-means聚類分析的決策樹及加入變數重要性篩選的最近鄰居法(K-Nearest Neighbor, KNN)、最近鄰居法，共四種方法比較分析。四種模型的測試資料實證結果進行交叉分析，無論是決策樹的整體準確率、Cohen’s Kappa Accuracy和Sensitivity都比加入K-means聚類分析後的決策樹還要好，表示決策樹加入K-means聚類分析不一定使決策樹模型更準
確預測。KNN加入變數重要性篩選與KNN進行比較，僅只有Sensitivity的97.3%相同，KNN加入變數重要性篩選的其他三種評估結果皆優於KNN，顯示加入重要性篩選能夠更精準的預測。KNN與決策樹之間互相比較，KNN的模型皆優於決策樹的模型，加入變數重要性篩選的KNN整體準確率落在93.24%，Cohen’s Kappa Accuracy達到0.7876，Sensitivity和Specificity分別為97.03%和78.87%，是四種模型中不論準確率和模型比較，作為最好的方法。