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我们可以把这些自旋轨道（设其总个数为 ）视作各自可以容纳一个电子的箱子。考虑将 个电子分配到 个箱子中的所有方式。每一种方式对应一个斯莱特行列式 。这样的斯莱特行列式的数目由组合数给出。由于电子不可分辨，电子与箱子的相对顺序是无关紧要的。
下一步是构造 CSF，为了得到 的本征函数（对于原子结构，同时还要求是 的本征函数），需要对这些斯莱特行列式进行线性组合，线性组合的系数 可以从克莱布施－戈登系数得出。于是每一个 CSF 都具有下列形式：
Löwdin投影算符法也可以用来求解线性组合的系数。对于给定的任意一组行列式 能够找到几组不同的线性组合系数。 每一组对应一个 CSF。这实际上体现了总自旋角动量与总轨道角动量之间的内在耦合。
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谢文骏，上海人，中国男子田径运动员，主攻110米跨栏。出身体育世家，父亲是排球教练，母亲是短跑健将。2012年6月福州的全国冠军赛暨大奖赛总决赛上以13秒42夺冠。
谢文骏在2012年伦敦奥运会上跑入半决赛成绩为13秒34，但是没能跑入决赛（名列第九）。2014年5月18日，国际田联钻石联赛上海站男子110米栏比赛中，谢文骏以13秒23力压美国的奥利弗、古巴的罗伯斯、巴巴多斯的布拉斯怀特三位世锦赛冠军夺冠。
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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。
虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。
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