O processamento de cada um dos elementos de uma matriz (array) bidimensional pode ser otimizado, no que se refere a operações de paginação de memória e de cache, caso a varredura da matriz seja feita em dois loops aninhados: o loop interno varrendo as linhas da matriz e o loop externo, as colunas.

A análise dos valores da matriz de covariância ao final do processo de inversão linear permite determinar se os dados podem ser previstos de forma independente do problema considerado.

Em um problema inverso linear, a matriz de resolução é usada para avaliar a quantidade de erro envolvida no processo.

Quando a quantidade de informações acerca de um problema linear é muito pequena, esse problema é identificado como subdeterminado.

Os valores dos parâmetros obtidos por meio do modelo com base no método dos mínimos quadrados apresentam os níveis mais baixos de erro em relação a outros resultados.

A forma mais simples de problema inverso envolve uma relação linear, em que os parâmetros do modelo são agrupados em uma matriz.

Um modelo geralmente é expresso por meio de uma ou mais relações matemáticas a que os dados e os parâmetros do modelo devem obedecer.

Em um problema inverso, o modelo é a relação entre os dados e o conjunto de parâmetros do problema.

Em um problema inverso, os dados selecionados são utilizados em conjunto com um modelo matemático, para se obter valores definidos e corretos para os parâmetros do modelo empregado.

No caso de um problema direto, estimam-se inicialmente valores para os parâmetros, que são utilizados em um modelo que, por sua vez, gera um conjunto de dados previstos.