用SVD分解法解线性方程组

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scipy函数scipy.linalg.svd()应将a转换为矩阵U、W、V。对于U和V，我只需转置，即可求出它们的逆矩阵。def solveSVD(a,b): Vi=np.transpose(V我认为问题的一部分是 W=np.diag(s) 并不是生成一个正方形对角矩阵。这是我第一次使用这个库，所以如果我做了一些非常愚蠢的事情，我很抱歉，但我不明白为什么这行不起作用。谢谢大家！

浏览 61提问于2019-12-12得票数 1

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Numpy SVD中奇异值V中对应列的确定

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我尝试使用奇异值分解来估计线性方程组的非方阵的解。我的矩阵是8 x 6形状的。我使用以下方法计算了以下参数： U, sigma, VT = np.linalg.svd(mat) 现在，我被建议从V中取一列，S中相应的值最小，这应该是我的6个参数的解，我试图用8个方程来确定。

浏览 22提问于2020-04-04得票数 0

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用于高斯消除的BLAS/LAPACK例程

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我是BLAS/Lapack的新用户，我想知道有没有一个例程可以进行高斯消元甚至高斯-乔丹消元？我在谷歌上搜索并查看了他们的记录，但仍然找不到。

浏览 2提问于2011-08-08得票数 5

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用奇异值分解法求解Ax=b有什么好处？

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我想找到x，因此，我有一些选择inv(A)*b[U S V]=svd(A); x = V*(diag(diag(S).^-1)*(U.'那么，用奇异值分解法求解Ax=b有什么好处，特别是在A是二维矩阵的情况下？

浏览 4提问于2015-09-22得票数 9

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在C++中求解正规方程组

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我想解线性方程组：A是一个n x m矩阵(不是平方)，b和x都是n x 1向量。当A和b已知时，n为50-100阶，m约为2(换句话说，A可以是最大的100x2)。我也不知道这个数字是否快速为什么要解'x‘在求解法方程Ax = b后，我希望用回归法和法改进逼近，然后再用卡尔曼滤波法求解。

浏览 17提问于2011-01-03得票数 7

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求解特征量中的欠定方程组(C++)

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在我的例子中，我想用特征(3.0.12)的JacobiSVD解来求解一个欠定方程组，A*λ= b。线性方程组在我的C++程序中具有如下结构： 0.6 5.68434e-20 -0.2/******** SVD ********/lambda

浏览 4提问于2013-06-22得票数 1

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LinAlgError:数组的最后两个维度必须是正方形

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我需要解一组形式为Ax = B的联立方程。我使用了numpy.linalg.solve函数，输入A和B，但是得到了误差LinAlgError:数组的最后2维必须是正方形。我该怎么解决这个问题？

浏览 1提问于2018-02-21得票数 13

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但我可以得到HR和NNLS具有不同解的直觉，而LR和闭形OLS具有相同的目标函数，即最小化给定样本中观测值与由一组特征的线性函数预测的差值的平方之和。linear_model.LinearRegression() 线性方程组或多项式方程组被称为欠定，如果没有可用的方程小于未知参数。每个未知参数都可以算作一个可用的自由度。因此，一个未确定的系统可以有无穷多个解或根本没有解。由于在我们的案例研究中，系统是欠定的，而且也是奇异的，因此存在许多解。现在，伪逆库和Lapack库都试图在样本不小于特征的情况下找到欠定系统的最小范数解。

浏览 7提问于2017-09-27得票数 1

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球面对点的线性最小二乘拟合

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我真的不想使用任何形式的迭代极小化(例如牛顿法、Levenberg-Marquardt法等)--我更喜欢一组线性方程组或一个显式使用SVD的解。

浏览 4提问于2012-04-27得票数 9

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我能用来解一个非线性方程组吗？

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，我可以用非线性最小二乘解来求非线性方程组的解吗？维基百科：“最小二乘方法是对超定系统近似解的一种标准方法，即方程组中有比未知数更多的方程。”现在，既然一个“正规”非线性方程组应该在一组超定的系统中(在退化的情况下未知数等于方程的数目)，我能推导出我可以使用非线性最小二乘法来解决这个问题吗？

浏览 0提问于2014-10-16得票数 2

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卢卡斯-卡纳德图像对齐算法实现不收敛？

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最近，我一直在尝试实现Lucas-Kanade图像对齐算法，详见本文：。到目前为止，我尝试的是实现整个算法，重新做我的数学计算翘曲的Jacobian，以及对我的代码的一般检查。import cv2import matplotlib.pyplot as plt def calculate_steepest_descent(grad_x_warped, gr

浏览 0提问于2019-07-23得票数 2

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解/解性能差

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我用渐近解一个简单的线性方程组。问题是，求解方程组(用linsolve)需要很长时间。对于两个方程式，它需要2秒。对于3个方程，它仍在计算(超过10分钟后)。对于n=3，linsolve大约花了34分钟--我只做了一次测量。solve需

浏览 5提问于2016-06-21得票数 4

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从Maxima程序的mnewton函数求数值

我用极大值来计算。我用牛顿法(mnewton())解一个非线性方程组。我得到了一个列表形式的解：[φ2=5.921818183272879，s=5.155870949147037]，如何得到第一个(φ2)和第二个(s)未知的数值。

浏览 2提问于2022-03-19得票数 1

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与SymPy的三个球体相交(三边测量)

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有没有办法用SymPy得到三个球体相交(三边测量)的解？sympy.geometry没有球体对象，所以直接的方法是不可行的。如Trilateration and the Intersection of Three Spheres所示，SymPy能否解决非线性方程组

浏览 20提问于2021-11-16得票数 1

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什么是“信息> 0”的错误对cgesv在翻版？

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我试图用lapack来解一个线性方程组，但是当我运行程序时，我得到一个错误，就是info > 0。它说这到底是什么意思？我在用cgesv子程序。我有一个1001×1001矩阵，A和B和X是1001乘1。"

浏览 1提问于2017-03-15得票数 0

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申报-a/-A矩阵(Bash)

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matrix[$i,$j]="$v" done done这是一个bash脚本的一部分，它使用高斯消去来计算线性方程组的解。

浏览 2提问于2021-11-02得票数 0

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针对奇异矩阵求解()崩溃

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我正试图用最小二乘法来解线性方程组。本文利用armadillo及其解函数，计算了抛物线拟合的三个系数。vec coeffs = solve(CtC, Ctb)1.0e+009 * | 2.0878

浏览 4提问于2013-01-23得票数 3

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待定线性系统的随机解

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考虑一个underdetermined线性方程组Ax=b。我想找到一组向量x_1, ..., x_n，这样它们都能解决Ax=b问题，并且它们之间有尽可能多的不同。第二部分实际上不那么重要；每次调用它时，我都很乐意使用一个返回Ax=b随机解的算法。我知道scipy.sparse.linalg.lsqr和numpy.linalg.lstsq返回欠定线性系统Ax=b的稀疏解(用最小二乘表示)，但我不关心解的性质；我只想要Ax=b的任何解，只要我能生成一组不同的解

浏览 6提问于2017-04-15得票数 4

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