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值得注意的是，不应将其与截面惯量（又称截面二次轴矩（second axial moment of area）），截面矩（area moment of inertia）混淆，后者用于弯折方面的计算。以下之转动惯量假设了整个物体具有均匀的常数密度。

外接圆半径为R，质量为m的正n边形，对过其中心且垂直于所在平面的轴的转动惯量

以下列表给出了每个物体主轴上的惯量张量。

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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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在上面所述的情况下，协和与不协和的区分主要是在同时响起的声音中。如果将相继响起的声音纳入考量的话，协和与不协和的区分则亦依赖于人听到后一个声音时对前一个声音的记忆暂留现象。由此可以将协和与不协和的描述范围从音程和和弦拓展到旋律上。

在古典音乐的对位法中，协和与不协和往往按照以下的方式进行区分：

* 完全协和（vollkommene Konsonanzen）：纯一度、纯八度、纯四度、纯五度。

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