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Mathematica > 数学和算法 > 矩阵和线性代数 > 基于矩阵的最小化 >

LeastSquares

LeastSquares[m, b]
求解矩阵方程式 m.x

b 的一个 x，满足线性最小平方问题。

LeastSquares[m, b] 给出一个向量 x，它最小化 Norm[m.x-b]。

只有当 Length[x]MatrixRank[m]，向量 x 被最小限度单独决定。

自变量 b 可以为一个矩阵，在这种情况下最小平方化取决于 b 中的每列。

LeastSquares 可以处理 SparseArray 对象，同数值矩阵和符号矩阵一样。

可以给出一个 Method 选项。任意精度的数值矩阵的设置，包括 "Direct" 和 "IterativeRefinement"，也设置稀疏矩阵 "Direct" 和 "Krylov"。Automatic 的默认设置在依赖于给出矩阵的方法转变。

关闭所有单元

求解一个简单最小平方问题：

推广和延伸 (1)

属性和关系 (3)

LinearSolve PseudoInverse Fit LinearModelFit SingularValueDecomposition QRDecomposition CoefficientArrays DesignMatrix FindFit NMinimize FindMinimum

Solving Linear Systems

LeastSquares 关连演示 (Wolfram Demonstrations Project)

6 的新功能

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