1. 定义
假设
且方程无解,这意味着向量b不在A的列空间中:
虽然方程无解,但我们可以求得一个与向量b最接近的解,即:
最小时,方程:
的解。因为向量在子空间的投影距离向量最近,因此:
向量x*称为最小二乘解(least squares solution, estimate, approximation),它不是真正意义上的解,它是一个最优解。
2. 应用
最小二乘估计法是对过度确定系统(方程个数大于未知数个数的方程组)求得近似解的标准方法。
假设
且方程无解,这意味着向量b不在A的列空间中:
虽然方程无解,但我们可以求得一个与向量b最接近的解,即:
最小时,方程:
的解。因为向量在子空间的投影距离向量最近,因此:
向量x*称为最小二乘解(least squares solution, estimate, approximation),它不是真正意义上的解,它是一个最优解。
最小二乘估计法是对过度确定系统(方程个数大于未知数个数的方程组)求得近似解的标准方法。