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matlab對角矩陣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（日）角明寫的 Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法 和張簡士琨,蔡春益,蔡有龍,溫坤禮的 工程數學(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自中國水利水電 和全華圖書所出版 。
國立臺灣師範大學 物理學系 陳鴻宜所指導 吳秉謙的 雙雜質鐵磷化物超導體的向列性質 （2021），提出matlab對角矩陣關鍵因素是什麼，來自於鐵基超導體、向列態、局域態密度、量子干涉效應、大型矩陣的對角化。
而第二篇論文國立中央大學 電機工程學系 薛木添所指導 黃祺凱的 基於改良精化雅可比法與雙脈動陣列架構之軟性輸出的巨量多輸入多輸出偵測器設計 （2020），提出因為有 巨量多輸入多輸出、最小均方誤差、格拉姆矩陣、加速權重諾伊曼級數展開式、精化雅可比法、雙脈動陣列的重點而找出了 matlab對角矩陣的解答。
Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法
為了解決matlab對角矩陣 的問題，作者（日）角明 這樣論述：
Python是一種簡單、易學、功能強大的編程語言，廣泛應用於Web和Internet開發、人工智慧開發、科學計算、軟件開發、數據處理與分析、桌面開發、後端開發等。《Python科學計算入門》就針對編程零基礎讀者，詳細介紹了Python編程基礎知識及Python在科學計算中的應用方法。全書共9章，結合Num Py、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等軟體庫，通過大量示例對科學計算中的陣列運算、代數計算、數值計算、數據視覺化等內容進行了詳細說明，特別適合想使用計算機解決數學問題的學生、程式師、IT工程師和科研人員學習。 角明（kakuaki） 年畢業于
東京工業大學理工科研究生院 。 從學生時代開始就使用Python、MATLAB、 Fortran、C、LISP等編程語言，專注於數值分 析。為了幫助傳播Python，在Udemy發佈了 Python相關的課程，並在KDP發佈了相關的 電子圖書。 第1章 開發環境的準備 1.1 Python的安裝 1.1.1 Anaconda Individual Edition的安裝 1.1.2 創建虛擬環境 1.2 Jupyter Notebook 1.2.1 何謂Jupyter Notebook 1.2.2 Jupyter Notebook的啟動 1.2.3 單元的操作 第2章 Py
thon編程基礎 2.1 物件和變數 2.1.1 對象的概要 2.1.2 變數 2.1.3 有關命名的規則與注意事項 2.1.4 軟件庫 2.2 數值 2.2.1 整數 2.2.2 浮點數 2.2.3 複數 2.2.4 算術運算子 2.3 容器 2.3.1 字串 2.3.2 列表 2.3.3 索引與切片 2.3.4 可變對象 2.3.5 元組 2.3.6 字典 2.4 比較運算子和邏輯運算子 2.4.1 布林值 2.4.2 比較運算子 2.4.3 邏輯運算子 2.5 條件陳述式 2.5.1 if語句 2.5.2 while語句 2.5.3 for語句 2.6 函數定義 2.6.1 函數定義的基
礎 2.6.2 文檔字串 2.6.3 裝飾器 2.6.4 lambda運算式 第3章 基於NumPy的數組運算 3.1 NumPy的準備 3.1.1 何謂NumPy 3.1.2 NumPy的導入 3.2 數組的創建 3.2.1 array函數 3.2.2 數組的數據類型 3.2.3 值為0和1的數組 3.2.4 表示單位矩陣、對角矩陣以及三角矩陣的數組 3.2.5 數組值等間距變化的數組 3.3 元素的訪問
雙雜質鐵磷化物超導體的向列性質
為了解決matlab對角矩陣 的問題，作者吳秉謙 這樣論述：
向列態在鐵基超導體中是較為奇特的態，其成因有許多種可能，仍尚無定論。目前普遍認為向列序的來源與自旋有密切的關係，而本研究所要探討的向列序則是種由兩個不同振幅的反鐵磁條紋相互正交穿插所形成的序。文中我們從正方形晶格上的雙軌道平均場哈密頓量出發，其包含了反鐵磁序與超導序的競爭。而後在不同的電子濃度的情形下，找到所對應的純超導態、自旋密度波態與向列態。在計算向列態的局域態密度時我們發現，當加入系統內的雜質沿著磁化強度較弱的方向排列並互相靠近時，雜質間的量子干涉效應會抑制反鐵磁序對局域磁矩的增強效應，使得雜質共振峰的位置向費米能量靠近。最後我們針對對角化大型矩陣的演算法，建立了關於中央處理器與顯示卡
平行運算間的基準測試，且對於有限硬體設備提出了混合編成的有效解決方案。
工程數學(第二版)
為了解決matlab對角矩陣 的問題，作者張簡士琨,蔡春益,蔡有龍,溫坤禮 這樣論述：
本書是針對工專學生之需求而設計的，作者採用深入淺出之方式來介紹工程數學的基本概念及工程上之應用。此書最大的特點是有別於一般的「只要答案，不要過程」模式，而是將一些抽象名詞用一淺出易懂的文字表達，使學生融會貫通，有利於其他應用科目的學習。 本書特色 1.本書是針對學生之需求而設計，作者採用深入淺出之方式來介紹工程數學的基本概念及工程上之應用。 2.最大的特點是有別於一般的「只要答案，不要過程」模式，而是將一些抽象名詞用一淺出易懂的文字表達，使學生融會貫通，有利於其他應用科目的學習。 3.本書適用各大學及科大「工程數學」課程之學生使用。
基於改良精化雅可比法與雙脈動陣列架構之軟性輸出的巨量多輸入多輸出偵測器設計
為了解決matlab對角矩陣 的問題，作者黃祺凱 這樣論述：
隨著行動流量呈等比級數增長，巨量多輸入多輸出 (Massive Multi-Input-Multi-Output) 系統被視為下一代無線通訊系統中一項關鍵的技術，相較於傳統MIMO系統在頻譜效率、可靠性、傳輸速度與波束成型有更好的改善，然而隨著天線數的增長，伴隨而來的是指數型成長的運算複雜度。最小均方誤差 (Minimum Mean Square Error) 解能以線性疊代的方式去實現並逼近最大似然解 (Maximum Likelihood, ML) ，但其中格拉姆矩陣 (Gram matrix) 反矩陣運算的時間複雜度O(N_t^3)，N_t代表上行端使用者數量，隨著使用者增加，其硬體實
現會越加困難。近代的文獻中，解決128×8 (下行端128根天線，上行端8根天線) 瑞利衰落頻道 (Rayleigh fading channel) 的硬體架構已發展得相當成熟，然而這些架構的演算法往往無法再處理更多的上行使用者，因此本論文提出一個全新的演算法架構來挑戰128×32的陣列通道。前端採用加速權重諾伊曼級數展開式 (Accelerated Weighted Neumann Series Expansion) 來取得一個較佳的初始值，後端迭代將精化雅可比 (Refinement of Jacobi) 演算法加入鬆弛因子 (Relaxation factor) 來做調整，只需經過兩次
迭代即可達到近似MMSE的效能；硬體實現上採用雙脈動陣列 (Dual Systolic array) 來達成高收斂速度與高硬體效率，此外因為演算法中矩陣的重複使用以及格拉姆矩陣的對稱性，大大地節省了硬體資源。為了提升吞吐量，原先需要396個時脈運算才能完成一次輸出，經過三級管線架構處理，每一級只需要132個時脈就能處理下一筆資料。最後經由對數似然比 (Log Likelihood Ratio) 配合格雷碼 (Gray code) 的星座圖簡化軟性輸出值的運算。晶片實作上採用TSMC 40 nm製程，核心面積為3.04 mm^2，最高操作頻率為510 MHz且功率消耗為752 mW，並可達到74
2 Mbps的傳輸速度。