space-time interval的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 space-time interval

另外網站How to show the spacetime interval is invariant in general?也說明：The Lorentz transformations are a coordinate transformation but a very simple one where the transformation is between inertial frames in flat spacetime. While ...

國立臺灣大學 土木工程學研究所 陳俊杉所指導 林欣瑞的 變量形狀參數於虛擬點為基礎之徑向基函數選點法與兩步特解基礎解法之應用 （2021），提出space-time interval關鍵因素是什麼，來自於徑向函數法、變量形狀參數、多元二次曲面法、虛擬點法、特解法、基本解法、有效條件數、時空問題。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 電子工程系碩士班 杜永枰所指導 陳志詠的 用於上行鏈路多用戶大規模MIMO OFDM系統的高效兩級疊代接收器設計 （2021），提出因為有 多用戶大規模多輸入多輸出系統、訊號偵測器、多用戶、正交分頻多工、加速過鬆弛、切比雪夫加速、切比雪夫加速過度鬆弛的重點而找出了 space-time interval的解答。

最後網站Relativity And Measurements Of Lengths And Time Intervals則補充：The observers that are confined within different frames may report different space-time coordinates with respect to each other, that happens to ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了space-time interval，大家也想知道這些：

變量形狀參數於虛擬點為基礎之徑向基函數選點法與兩步特解基礎解法之應用

為了解決space-time interval的問題，作者林欣瑞 這樣論述：

無網格法最早在1970 年代開始發展，但是一直到1990 年代才開始有大量投入無網格領域的研究。在所有無網格法中，徑向基底函數的選點法一直是最熱門的主題之一。除此之外還有與徑向基底函數選點法非常類似的基本解法。概念上，基本解法可以看成將徑向基底函數選點法的徑向基底函數，以微分運算子的基本解來取代，使基底函數更有能力去近似對應的微分方程。到了1996 年，基於基本解法做出改進的特解法誕生了。特解法因為引入徑向基底函數的來近似其特解，簡化了求得特解的計算流程。然而，在傳統的徑向函數選點法中，用來標示資料位置的資料點。而另一個在徑向基底函數研究領域常見的爭議則是形狀參數的選擇。形狀參數在徑向基底函

數內，是個可自由調整的參數，由於這個參數也會大幅影響近似出來的結果，其選擇過程又往往與問題的相依性非常大，且在許多研究都可以發現到，計算的誤差對於形狀參數的變化非常敏感，而且前面提到，因為特解法也用徑向基底函數求得特解，也無法避免源自徑向基底函數的這些問題。本研究的目的是提出演算法，該演算法能夠將虛擬點法以及變量形狀參數法整合應用至徑向基底函數選點法和基本解特解法的兩者的求解過程。以期望能夠減少形狀參數對於問題的相依性以及更進一步的降低近似誤差。在本論文中會描述到該演算法如何透過虛擬點法，將基底函數中的中心點獨立成新的一組點，以此提升徑向基底函數的建構彈性，讓建構出來的基底函數可以更有能力去近

似目標函數。變量形狀參數則是為了降低形狀參數本身對問題的相依性而提出。而當前變量形狀函數的變量範圍卻是同樣有著難以確定的問題。本研究會提出全新的方法，用來預測變量形狀參數的變動範圍。該方法會以Franke 提出的形狀參數計算式微基本，求得出新的變量形狀參數的任意變動範圍。在研究過程，測試了各式各樣的偏微分方程，包括二階與四階，還有二維跟三維，基本解特解法的案例都涵蓋在內。有部分的測試案例也會透過有效狀態數來驗證，以了解本研究提出的方法是否真的有改進近似誤差。因為引入了虛擬點法，徑向基底函數可以有效的建構更好的基底函數，測試案例的結果也發現到近似誤差有非常明顯的減少。變量函數的部分，則是減少了計

算流程中，變量形參數對於問題的依賴性，不用再針對問題去調整形狀參數。可以用單一的流程求得正確的形狀函數，且也從案例的計算結果得到了更準確的近似解。

用於上行鏈路多用戶大規模MIMO OFDM系統的高效兩級疊代接收器設計

為了解決space-time interval的問題，作者陳志詠 這樣論述：

大規模多輸入多輸出系統(Massive Multiple-Input Multiple-Output; M-MIMO)被認為是當今 5G和先進無線通信系統中 擁有舉足輕重的關鍵技術之一。但是，相對地隨著天線數量需求逐漸提高 時，其複雜度提升成為一個棘手問題。對於上行鏈路大規模MIMO檢測，如傳統的迫零法 (Zero-Forcing; ZF) 偵測器或最小均方差(Minimum Mean Square Error; MMSE)偵測器，由於它們的高複雜度所以很難直接應用於大規模MIMO系統的接收器設計中。為了降低偵測器的高複雜度，例如 :高斯-賽德爾(Gauss-Seidel; GS)和連續過鬆

弛（Successive Over-Relaxation;SOR)偵測演算法，可以透過疊代方法以較低的複雜度實現接近MMSE性能的接收器。不過上述偵測方法雖然可以降低複雜度，但其誤碼率(Bit Error Rate; BER)性能通常不盡人意。所以本文提出了一種高效能 的兩級多用戶偵測器(Multiuser Detector; MUD)，借助加速過鬆弛(Accelerated Over-Relaxation; AOR)疊代算法和切比雪夫加速(Chebyshev acceleration)的遞迴歸特性，用於大規模多輸入多輸出正交分頻多工系統(Massive Multiple-Input Mult

iple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing; M-MIMO OFDM)系統的上行鏈路，以達到BER性能和複雜度 之間，魚與熊掌更好的取捨平衡 。接收器的第一級由基於加速過鬆弛的估測器組成，旨在生成鬆弛因子 (relaxationfactor)、加速參數(acceleration factor)和傳輸訊號的粗略初始估測。第二級採用切比雪夫加速法進行偵測，透過高效的遞迴歸疊代估測產生更精確的訊號。因此，我們稱這種提出的方法為切比雪夫加速過鬆弛(Chebyshev Accelerated Over-Relaxation; CAOR)偵

測。透過模擬結果顯示，與目前研究者所提出的方法相比較之下，本文所提出的接收器應用在多用戶大規模多輸入多輸出系統(Multiuser Massive Multiple-Input Multiple-Output; MU M-MIMO)的上行鏈路環境中，具有更優越的性能且幾乎無須犧牲多餘的運算複雜度。一般而言，與AOR 相比CAOR方法可以改善約90%左右的BER性能，同時複雜度僅增加約5%左右。

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