[最优化]求解线性方程组(1)

本文探讨了当线性方程组未知数少于方程数时的求解策略,重点讲解了最小二乘解的概念和计算公式。通过构造目标函数并进行证明,阐述了如何找到使误差平方和最小的解。此外,还提到了递推最小二乘法在数据增加时的应用,用于更新最小二乘解。

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求解线性方程组(1)

最小二乘分析

在本文中将讨论线性方程组中的一种情况的求解,即考虑线性方程组

Ax=bAx=b

其中,ARmn,bRm,mn,rank(A)=nA∈Rm∗n,b∈Rm,m≥n,rank(A)=n,在这种情况下,未知数的数量小于方程的数量,所以在很大可能上bb不在 A 的值域空间中,即方程组无解,但是此时可以得到该线性方程方程的最小二乘解,即存在xx∗使得对于所有的xRnx∈Rn都有

||Axb||2||Axb||2||Ax−b||2≥||Ax∗−b||2

即称xx∗为该线性方程的最小二乘解,当bb A 的解空间中时,xx∗自然就是该方程的解,最小二乘解可以通过以下公式直接计算出来:

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