矩陣行列式的問題，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

線性代數

為了解決矩陣行列式的問題，作者黃河清 這樣論述：

　　本書是為非數學專業科系設計編寫的線性代數課程教材，全書分為線性聯立方程組與矩陣、行列式、向量空間、線性變換、正交性與特徵值等6章，可做為大學一學期三學分教科書。 　　全書在架構上針對線性代數基本之核心內容做清晰之導介，編寫時力求內容精簡、說理平易，例題避免繁瑣之計算，證明題亦以小型證明為主；書中盡量避免應用過多符號，對一些較複雜的觀念與例題加以附記，提醒應用之公式、定理或該注意處，對教學雙方都有實質之幫助。 　　本書每章章末皆有習題供讀者演練，並於書末提供習題解答，方便讀者即時掌握學習成效，亦適合自學讀者研讀參考。  

矩陣行列式進入發燒排行的影片

利用耦合非負矩陣分解方法進行Hyper-SCAN影像合成

為了解決矩陣行列式的問題，作者劉晏辰 這樣論述：

Hyper-Spectral Camera Analyzer (Hyper-SCAN) 為本實驗室自行組裝之高光譜儀，計畫將於2022年搭載於scion微衛星太空任務中，特色為體積小、重量輕以及成本較低，其連續光譜帶範圍在464nm~676nm，擁有高光譜分辨率(~1nm)，此儀器以推掃式(push-broom)掃描獲取高光譜影像，視角大約為5.6度，在高度500公里的掃描幅寬為48.9公里，中心波長為570nm。 由於Hyper-SCAN仍在開發階段，獲取影像的過程中需要調整多種儀器，因此在本論文中提出一套取像實驗流程，並透過儀器的自動化控制減少整體實驗過程中的人工誤差與儀器操作時間

。再者由於同時具有高空間解析度與高光譜解析度的光譜儀造價不斐且存在機構上的限制，因此文中使用耦合非負矩陣分解(CNMF)法融合高光譜影像資料與多光譜影像，同時亦對不同的初始端元(endmember)光譜作為演算法輸入所融合的結果進行比較。

打好AI的基礎：一探機器學習底層數學運作

為了解決矩陣行列式的問題，作者雷明 這樣論述：

★★★★★【機器學習】、【底層數學】★★★★★ 數學是科學之母，想在AI領域發光發熱，先要打下穩固的數學基礎！ 　　本書技術重點 　　✪一元多元函數微積分 　　✪線性代數、向量、矩陣分解 　　✪偏導數、漢森矩陣、雅可比矩陣、無窮級數 　　✪最佳化方法、泛函數極值與變分法 　　✪機率統計理論、柴比雪夫不等式 　　✪資訊理論、交叉熵、條件熵 　　✪隨機過程、馬可夫過程、高斯過程 　　✪圖論、拓撲排序演算法、拉普拉斯矩陣 本書特色 　　◎完美圖解，通俗易懂 　　本書對數學知識採取圖解演示。透過圖解，許多問題都變得簡單，一點就通。 　　◎生活化的實例，簡單又有趣 　　例如隨機過程的典型代表

，馬可夫過程（Markov Process）的章節中，作者就用了天氣與降雨這種生活化的例子講解，拉近讀者與知識的距離。 　　◎深入淺出，透析本質 　　機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。本書透過點出關鍵的地方，讓讀者一看就豁然開朗，推導再也不是問題。 　　◎機器學習、數學，相輔相成 　　本書從機器學習的角度講數學，又從數學的角度講機器學習，言簡意賅、知識滿點、循序漸進，是你學習機器學習的最好夥伴。  

5G新無線電接收機之基於神經網路的通道估測和秩指標及預編碼矩陣指標選擇之設計

為了解決矩陣行列式的問題，作者王鈺凱 這樣論述：

近年來因為電腦科技進步，神經網路的各種應用也再次蓬勃發展，很多研究者已經將神經網路的技術擴展到各自的領域，當然無線通訊領域也不例外，雖然已經有應用在無線通訊系統的上層(Upper layers)，但實體層(Physical layer)的應用會因為複雜通道環境的阻礙而有所限制，實作起來相對困難，儘管如此還是相信神經網路能夠提出有用且有見解的解決方案，並且有望能在難以用數學模型描述的通訊場景中有所突破。而本論文針對兩個實體層上和通道相關的模組，分別為通道估測與秩指標及預編碼矩陣指標選擇，嘗試使用神經網路的解決方案來處理。 本論文的第一個主題是基於神經網路的通道估測，將通道頻率響應視為一張二維

影像，利用影像上超解析度(Super-resolution)的技術，藉由一個統一的神經網路(Unified neural network)，優化傳統使用內插得到的通道，並可以獲得更平滑的通道頻率響應，且降低通道估測誤差以及提升位元錯誤率(bit error rate)品質。最後發現在長延遲擴展造成嚴重的頻率選擇性衰減的通道能有顯著的效能增加，但是所需要的複雜度比起傳統通道估測卻是較高的，而這在卷積神經網路的解決方案當中是一個很難避免的問題。 本論文的第二個主題是基於自組織特徵映射圖的秩指標及預編碼指標選擇，因為需要對多個預編碼矩陣計算複數矩陣乘法與矩陣反矩陣或是矩陣行列式，所以傳統搜尋的複雜

度非常大，而隨著天線數的增加或是天線的擺放方式不同，預編碼矩陣的碼簿大小也會急遽增加，所以本論文提出一低複雜度的解決方案，使用和以往完全不同的通道共變異數分群做法，對不同的多輸入多輸出相關性通道分群，並建立秩指標與預編碼矩陣指標的查找表，來完成秩指標與預編碼矩陣指標選擇，且在可容忍範圍內的效能降低，來達到降低運算複雜度的目的。