1樓：廖振宇
如果題主對無線通訊，訊號處理稍微了解並且有興趣，推薦這本書 Romain Couillet
如果是需要更數學層面的，我覺得首選 tao 的Topics in Random Matrix Theory，另外 Pastur 的http://www.
ams.org/books/surv/171/surv171-endmatter.pdf， 亦或者 Bai and Silverstein 的Spectral Analysis of Large Dimensional Random Matrices | Zhidong Bai | Springer 也都還蠻詳細的，但是缺點都是不太易讀。。。
當然是我自己的感覺。。。
2樓：
居然是我偶像@JX Consp大神提問的，還一本正經的假裝自己的數學水平只有數學系大二，簡直了，有種被調戲了的感覺。摺疊我吧。看著自己兩小時前答的題好羞恥。
。。。。。。。手工分割。。。。。。
其實面對好多l1優化問題，在tao由高斯陣出發給出等價證明之前，統計學、應數早就用上了許多很有效的演算法了。只是大家都不知道是什麼原因，也沒有給出具體收斂性、恢復性的證明。
直到tao、candes、donoho幾個大牛連發了好多相關的文章。
最主要的工作集中在壓縮感知問題上。
想要看懂tao他們的文章，需要的應該是隨即分析、調和分析等工具吧（口胡，我只瞄過他們的文章）。要是只看應用這些性質所給出證明的實際演算法之類的文章高代、泛函就夠了（這個是真的，答主也剛大三結束）
手機碼，回去有時間再細答。
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驀風星吟 首先，這裡要明確的是，在數學，物理等等自然科學領域裡面，叫做高斯的東西太多太多，不過從概率統計方面而言，但凡與高斯沾邊的，其實本質就是exp x 2 即指數的負二次方形式，因為在一些地方也叫做Squared Exponential，比如高斯過程領域。至於為什麼自然界，科學界的種種都會用到e...
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