CAVLC264的演算法機制。 CAVLC適用於encode integer DCT（Discrete Cosine Transform）轉換後的矩陣係數（matrix coefficient），經過zig-zag順序掃描之後，在最高層的係數通常為+1/-1（即Trailing one總數）；又取得以zig-zag順序掃瞄時，連續出現的0（即zero
彼得-魏尔定理{\displaystyle G} 的所有有限维不可约酉表示（英语：Unitary representation）的矩阵元（英语：Matrix_coefficient），在 G {\displaystyle G} 上所有复值连续群函数构成、配备了一致范数（英语：Uniform_norm）的空间中稠密。第二部分指出，
有效種群大小N_{e}=N+{\begin{matrix}{\frac {1}{2}}\end{matrix}}} 或者更普遍地， N e = N + D 2 {\displaystyle N_{e}=N+{\begin{matrix}{\frac {D}{2}}\end{matrix}}}
广义最小残量方法as np import math class GMRES_API(object): def __init__( self, A_coefficient_matrix: np.array([], dtype = float ), b_boundary_condition_vector: np.array([]
威沙特分佈x_{i}^{p})^{T}\sim N_{p}(0,V),} 則威沙特分佈為 p × p {\displaystyle p\times p} 散異矩陣（英语：Scatter matrix） S = X T X = ∑ i = 1 n X ( i ) X ( i ) T , {\displaystyle S=X^{T}X=\sum