Минимальное решение методом наименьших квадратов нормы к линейному уравнению
Решение минимальной нормы вычисляется lsqminnorm
особенно интересно, когда несколько решений существуют. Уравнение Ax = b имеет много решений каждый раз, когда A
является недоопределенным (меньше строк, чем столбцы) или низкого ранга.
lsqminnorm(A,B,tol)
обычно более эффективно, чем pinv(A,tol)*B
для вычислительных минимальных решений методом наименьших квадратов нормы к линейным системам. lsqminnorm
использует полное ортогональное разложение (COD), чтобы найти приближение низкого ранга A
, в то время как pinv
использует сингулярное разложение (SVD). Поэтому результаты pinv
и lsqminnorm
не соответствуйте точно.
Для разреженных матриц, lsqminnorm
использует различный алгоритм, чем в плотных матрицах, и поэтому может привести к различным результатам.