1. 算法的計算時間複雜度
相關鏈接：
(1). “我們假設計算機運行一行基礎代碼需要執行一次運算”。但這和矩陣的運算複雜度的關係呢？如果矩陣運算就是一行代碼，那這就不對了？十分鐘搞定時間複雜度
(2). Wiki :computational complexity of various algorithms for common mathematical operations
(3). 知乎鏈接 計算複雜度O(1),O(n)...
(4) 算法的時間複雜度和空間複雜度計算
2. 矩陣的計算複雜度
2.1 假設矩陣A爲n*m，矩陣B爲m*n ，則AxB，如下計算過程：
(1). 矩陣A中第一行的元素與矩陣B的第一列元素對應相乘，得結果第一行的第一個元素要進行m次乘法運算，故總的需要m*n*m次乘法運算。
(2). 計算時間複雜度。即大O，運行上限。故O(n^3)
2.2 優化矩陣計算
(1). 多個矩陣相乘時，調整計算順序，可減少計算複雜度 (eg. 計算ABC三個矩陣相乘，計算效率最高的是？)
3. 優化過程的計算複雜度
優化過程，如QP(quadratic programming), SQP(sequential)
4. 路徑/運動規劃算法計算複雜度
4.1 Planning under uncertainty/不確定性下路徑規劃算法計算複雜度。
在該文獻中有常用不確定下路徑規劃相關算法計算複雜度分析 T-LQG belief space motion planning
4.2 RRT computation complexity analysis
該文獻提出如何減小RRT計算複雜度 Minimising computational complexity of the RRT algorithm a practical approach