文章目录一、分块矩阵求逆公式1、不同情况下的分块矩阵求逆2、第一种情况的推导二、矩阵反演公式1、另一种矩阵逆表达2、矩阵反演公式3、另一种写法一、分块矩阵求逆公式1、不同情况下的分块矩阵求逆引自知乎：https://www.zhihu.com/question/47760591DavidSun大佬的回答2、第一种情况的推导其实也可以正面刚，下面从正面刚一下：其实正面刚比上一种解法更简单！PS：啥时候Markdown编辑公式能像Mathtype那么方便就好了，这样笔者也不用先在word中编辑一遍再贴个图过来了。二、矩阵反演公式1、另一种矩阵逆表达注意到第一种分块矩阵求逆的前提条件，它只要求AAA

1 植被覆盖度（FractionalVegetationCover,FVC）遥感反演方法： 1.1像元二分法：原理省略像元二分法操作步骤：（1）数据源获取，所需数据：NDVI、EVI等植被指数，本文以归一化差分植被指数NDVI为例。本文使用的数据为MODIS的MOD13Q1植被产品，产品具体介绍省略。该产品提供250m的NDVI数据，可以从LPDAAC网址中下载，也可以在GEE平台中调用为了方便，我在GEE平台上下载，代码如下（零时写的，有错误请指出）下载结果： 正常的值：注意：1）MOD13Q1需要进行拼接、裁剪等预处理。原始数据像元值为整型，需要乘比例系数0.0001。2）在某些软件中，加

叶面积指数叶面积指数（LeafAreaIndex,LAI）是反映一个生态系统中单位面积上的叶面积综合的一半，是模拟陆地生态过程、水热循环和生物地球化学循环的重要参数。本文主要介绍LAI的遥感反演方法，其主要分为统计方法、植被辐射传输模型反演方法、混合方法与数据同化方法。统计方法尽管地面实测可以提供较为准确的LAI，不过由于地面实测只能获取点尺度的数据，并且数据获取比较困难，因此受到了极大限制。遥感可以获取大范围、多时相、多光谱的数据，因此可以应用于LAI的估算中。通常使用遥感反演LAI使用的变量都为植被指数，例如NDVI,EVI等。LAI与植被指数之间的经验关系形式一般为以下几种：其中，x为植

我们如何用Guava做到这一点？注意List的存在在返回类型中，因为许多键可以映射到任何法线贴图中的相同值。publicstaticMap>inverse(Mapmap){Map>result=newLinkedHashMap>();for(Map.Entryentry:map.entrySet()){if(!result.containsKey(entry.getValue())){result.put(entry.getValue(),newArrayList());}result.get(entry.getValue()).add(entry.getKey());}returnr

（未更完）我算法中也就差点数论没学了，这几周卷了，学了一下，分享一下啊。我会讲得详细一点，关于我不懂得地方，让新手更容易理解。学习反演有很多定义啥的必须要记的，学的时候容易崩溃，所以希望大家能坚持下来。 第一个定义：$\lfloorx\rfloor$：意思是小于等于$x$的最大整数。数论分块学习反演之前，要先学习一些边角料，先来看数论分块（又名整除分块）。最典型的一个例子是求$\sum\limits_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor$，其中$n\leq10^{12}$。首先，一个个循环$i$显然会超时，所以考虑优化这个方法。通过打表可以发现$\lfloor\fr

（未更完）我算法中也就差点数论没学了，这几周卷了，学了一下，分享一下啊。我会讲得详细一点，关于我不懂得地方，让新手更容易理解。学习反演有很多定义啥的必须要记的，学的时候容易崩溃，所以希望大家能坚持下来。 第一个定义：$\lfloorx\rfloor$：意思是小于等于$x$的最大整数。数论分块学习反演之前，要先学习一些边角料，先来看数论分块（又名整除分块）。最典型的一个例子是求$\sum\limits_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor$，其中$n\leq10^{12}$。首先，一个个循环$i$显然会超时，所以考虑优化这个方法。通过打表可以发现$\lfloor\fr