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共軛複數相乘的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
共軛複數相乘的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦結城浩寫的 數學女孩秘密筆記：複數篇 和徐士良的 常用演算法程序集（C++描述）（第6版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站共軛複數相乘等於也說明：共軛複數相乘 等於實部的平方加上虛部的平方。 共軛複數，兩個實部相等，虛部互為相反數的複數互為共軛複數(conjugate complex number)。
這兩本書分別來自世茂 和清華大學所出版 。
朝陽科技大學 營建工程系碩士班 黃怡碩所指導 李政修的 應用雷達干涉進行數值地形之生成 （2005），提出共軛複數相乘關鍵因素是什麼，來自於數值地形模型、合成穿孔雷達、合成穿孔雷達干涉。
而第二篇論文國立成功大學 測量工程學系 蔡展榮所指導 陳鴻緒的 使用ERS資料與SAR干涉技術在臺灣地區求定DEM之實務探討 （2000），提出因為有 合成孔徑雷達干涉法、數值高程模型的重點而找出了 共軛複數相乘的解答。
最後網站複數的三角表示(高中數學) - 小熊問答則補充：將模相乘. ，. 將幅角相加 。這個結論已經完全包含了原先的有關兩個複數相乘的模的結論。 從三角表示的角度看共軛複數，容易看出共軛複數的.
數學女孩秘密筆記：複數篇
為了解決共軛複數相乘 的問題，作者結城浩 這樣論述：
用兩個數來表示一個數？實數是複數，虛數也是複數？ 暢銷的數學輕小說《數學女孩祕密筆記》新作登場！ 從主角和三位數學女孩──米爾迦、蒂蒂和由梨的對話中， 帶你理解讓許多人苦惱的「複數」問題！ 「若兩人總是共同行動的話，就會讓人很想探討他們的關係呢。」 複數和共軛複數就像是水面上繁星的倒影一般，總是形影不離、一起移動，他們之間究竟是什麼關係呢？ 和女孩們一同瞭解實數、虛數、複數、數線、複數平面、共軛複數、三維數…… 用大量的插圖及有趣的對話，帶你輕鬆踏入抽象而難以理解的複數世界。 這裡有點， 只是單獨的一個點。 有綿長的線， 無限延伸的一條
線， 線上有著無數個點。 有廣大的面， 無限擴展的一個面， 面上有著無數多的點和線。 由點到線， 世界延長時，會發生什麼事呢？ 由線到面， 想要擴展世界時，需要做什麼呢？ 我在這裡， 只有一個人的我。 現在的我──應該何去何從呢？
應用雷達干涉進行數值地形之生成
為了解決共軛複數相乘 的問題，作者李政修 這樣論述：
合成孔徑雷達干涉技術（Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR）是獲得數值地形的利器。近年來，合成孔徑雷達影像（Synthetic Aperture Radar, SAR）已廣泛地被運用於地球表面的探測且成效良好。InSAR 是藉由衛星所傳送的微波訊號與地形或地貌產生反射，利用兩組天線同時接收同一區域或利用同一顆衛星在不同時間接收同一區域所反射訊號；因為被反射的訊號到接收天線間的距離不同，致使訊號的相位產生改變。這被改變的相位，正是用來推估地面上相對高程之依據，進而建立所拍攝區域之數值地形。本研究採用 ERS-2 衛星所拍攝之合成孔徑雷達影
像；ERS-2 衛星所發射與接收的微波，其波長較可見光的波長來的長且其所發射的微波較可見光有較佳的穿透性，使得微波能具體地描述地形的變化而不受到地表面植物生長情形的影響。本研究以台灣北部區域為標的，進行合成孔徑雷達干涉技術生成數值地形模形，並探討影響干涉影像成像之因子。在研究中發現，在配對雷達影像像對過程中，除基線長度與時間間隔的因素外，兩影像的都普勒中心頻率差值亦為影響干涉影像成敗的重要因素；相差過大的都普勒中心頻率降造成干涉影像無法形成。
常用演算法程序集（C++描述）（第6版）
為了解決共軛複數相乘 的問題，作者徐士良 這樣論述：
本書是針對工程中常用的行之有效的演算法而編寫的，其主要內容包括封裝的四個基本運算類（複數運算類、實係數與複係數多項式運算類以及產生亂數類），矩陣運算，矩陣特徵值與特徵向量的計算，線性代數方程組，非線性方程與方程組的求解，插值與逼近，數值積分，常微分方程組的求解，資料處理，極值問題的求解，數學變換與濾波，特殊函數的計算，排序等。 書中所有的演算法程式均用C++描述，原始程式碼可從清華大學出版社網站(www.tup.com.cn)下載。本書可供廣大科研人員、工程技術人員及管理工作者閱讀使用，也可作為高等院校師生的參考書。 第1章 基本運算類 1.1 複數運算類 1.2 實係
數多項式運算類 1.3 複係數多項式運算類 1.4 產生亂數類 第2章 矩陣運算 2.1 矩陣相乘 2.2 矩陣求逆 2.3 對稱正定矩陣的求逆 2.4 托伯利茲矩陣求逆的特蘭持方法 2.5 求一般行列式的值 2.6 求矩陣的秩 2.7 對稱正定矩陣的喬裡斯基分解 2.8 矩陣的三角分解 2.9 一般實矩陣的QR分解 2.10 一般實矩陣的奇異值分解 2.11 求廣義逆的奇異值分解法 第3章 矩陣特徵值與特徵向量的計算 3.1 約化對稱矩陣為對稱三對角陣的豪斯荷爾德變換法 3.2 求對稱三對角陣的全部特徵值與特徵向量 3.3 約化一般實矩陣為赫申伯格矩陣的初等相似變換法 3.4 求赫申伯格
矩陣全部特徵值的QR方法 3.5 求實對稱矩陣特徵值與特徵向量的雅可比法 3.6 求實對稱矩陣特徵值與特徵向量的雅可比過關法 3.7 乘冪法 第4章 線性代數方程組 4.1 求解方程組的全選主元高斯消去法 4.2 求解方程組的全選主元高斯一約當消去法 4.3 求解三對角線方程組的追趕法 4.4 求解一般帶型方程組 4.5 求解對稱方程組的分解法 4.6 求解對稱正定方程組的平方根法 4.7 求解托伯利茲方程組的列文遜方法 4.8 高斯-賽德爾反覆運算法 4.9 求解對稱正定方程組的共軛梯度法 4.10 求解線性最小二乘問題的豪斯荷爾德變換法 4.11 求解線性最小二乘問題的廣義逆法 4.12
求解病態方程組 第5章 非線性方程與方程組的求解 5.1 求非線性方程實根的對分法 5.2 求非線性方程一個實根的牛頓反覆運算法 5.3 求非線性方程一個實根的埃特金反覆運算法 5.4 求非線性方程一個實根的試位法 5.5 求非線性方程一個實根的連分式法 5.6 求實係數代數方程全部根的QR方法 5.7 求代數方程全部根的牛頓下山法 5.8 求非線性方程組一組實根的梯度法 5.9 求非線性方程組一組實根的擬牛頓法 5.10 求非線性方程組最小二乘解的廣義逆法 5.11 求非線性方程一個實根的蒙特卡羅法
使用ERS資料與SAR干涉技術在臺灣地區求定DEM之實務探討
為了解決共軛複數相乘 的問題，作者陳鴻緒 這樣論述：
摘 要 合成孔徑雷達干涉法（InSAR）是傳統雷達技術之一種延伸應用，藉由同一目標物在兩個不同衛星位置上的雷達回波訊號之相位差（Phase Difference）來獲取地表之三維資訊；其可穿透雲霧、晝夜皆可施測的特性，使其在遙測領域中對於地表資料的獲取上，扮演著越來越重要的角色。 本研究使用軟體為Vexcel Corporation的3dSAR處理系統（Vexcel 3dSAR Processing System）之FOCUS與PHASE兩模組。實驗資料為ERS-1/ERS-2於1995年12月8日與12月9日，以下降軌道通過台灣地區之ERS Tand
em Mode影像，其基線長度約為220公尺，主要實驗區域為台北縣都會區。實驗資料經FOCUS進行格式轉換後，利用PHASE進行影像套合、產生干涉圖像、相位還原等工作，最後產生數值高程模型。研究中用以比對成果的資料為利用航空攝影測量所測製之台北縣數值高程模型。 將InSAR求定之DEM與實驗區航測DEM進行比較，共93850個共同格點，兩者的高程差之RMS值為23.73公尺，其中有86%的點之高程差在 公尺內；將高程差在 公尺內之點位分佈與正射像片對照，可發現高程差與地表種類有著相關性：在建物密集的區域其高程差較大，約5至20公尺，而在無建物或植被覆蓋之區域其高程差較小，約
在 公尺之間。