超定方程用最小二乘法求解

根据解的存在情况，线性方程可以分为:

有唯一解的恰定方程组，

解不存在的超定方程组，

有无穷多解的欠定方程组。

对于方程组Ax=b，A为n×m矩阵，如果A列满秩，且n>m。则方程组没有精确解，此时称方程组为超定方程组。

线性超定方程组经常遇到的问题是数据的曲线拟合。对于超定方程，在MATLAB 中，利用左除命令（x=A\b）来寻求它的最小二乘解；

还可以用广义逆来求，即x=pinv(A),所得的解不一定满足Ax=b，x只是最小二乘意义上的解。

左除的方法是建立在奇异值分解基础之上，由此获得的解最可靠；

广义逆法是建立在对原超定方程直接进行 householder变换的基础上，其算法可靠性稍逊与奇异值求解，但速度较快；

独立方程个数大于独立的未知参数的个数的方程，称为超定方程，在matlab里面有三种方法求解，

一是用伪逆法求解，x=pinv(A)*b,二是用左除法求解，x=A\b,三是用最小二乘法求解,

x=lsqnonneg(A,b)

(3)矩阵求逆

行数和列数相等的矩阵称为方阵，只有方阵有逆矩阵。方阵的求逆函数为：

B=inv(A)

该函数返回方阵A的逆阵。如果A不是方阵或接近奇异的，则会给出警告信息。

在实际应用中，很少显式的使用矩阵的逆。在MATLAB中不是使用逆阵x=inv(A)*B来求线性方程组Ax=B的解，

而是使用矩阵除法运算x=A\B来求解。因为MATLAB设计求逆函数inv时，采用的是高斯消去法，而设计除法解线性方程组时，

并不求逆，而是直接采用高斯消去法求解，有效的减小了残差，并提高了求解的速度。

因此，MATLAB推荐尽量使用除法运算，少用求逆运算。

(4)除法运算

在线性代数中，只有矩阵的逆的定义，而没有矩阵除法的运算。而在MATLAB 中，定义了矩阵的除法运算。

矩阵除法的运算在MATLAB中是一个十分有用的运算。根据实际问题的需要，定义了两种除法命令：左除和右除。

矩阵左除：

C=A\B或C=mldivide(A,B)

矩阵右除；

C=A/B或C=mrdivide(A,B)

通常矩阵左除不等于右除，

如果A是方阵，A\B等效于A的逆阵左乘矩阵B。也就是inv(A)*B。

如果A是一个n*n矩阵，B是一个n维列向量，或是有若干这样的列的矩阵，则A\B就是采用高斯消去法求得的方程AX=B的解。

如果A接近奇异的，MATLAB将会给出警告信息。

如果A是一个m*n矩阵，其中m不等于n，B是一个m维列向量，或是由若干这样的列的矩阵，

则X=A\B是不定或超定方程组AX=B的最小二乘解。通过QR分解确定矩阵A 的秩k，方程组的解X每一列最多只有k个非零元素。

如果k

matlab中关于左除的定义：

mldivide(A,B) and the equivalent A\B perform matrix left division (back slash). A and B must be matrices that have the same number of rows, unless A is a scalar, in which case A\B performs element-wise division —that is, A\B = A.\B.

If A is a square matrix, A\B is roughly the same as inv(A)*B, except it is computed in a different way. If A is an n-by-n matrix and B is a column vector with n elements, or a matrix with several such columns, then X = A\B is the solution to the equation AX= B. A warning message is displayed if A is badly scaled or nearly singular.

If A is an m-by-n matrix with m ~= n and B is a column vector with m components, or a matrix with several such columns, then X = A\B is the solution in the least squares sense to the under- or overdetermined system of equations AX= B. In other words, X minimizes norm(A*X - B), the length of the vector AX- B. The rank k of A is determined from the QR decomposition with column pivoting. The computed solution X has at most k nonzero elements per column. If k < n, this is usually not the same solution as x = pinv(A)*B, which returns a least squares solution.

注：在不理解矩阵分解的条件下，使用左除求解超定方程的解。

A*X=B, A:M*N, M>N, B-N*1;

X=A\B;