1回答
我能用来解一个非线性方程组吗？
、、、、
，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
回答已采纳
我将使用LU分解来求解一个线性方程Ax =b。当我将此代码用于较小的矩阵时，代码工作得很好，但当我输入大矩阵时，它就不起作用了。相反，它说： Traceback (most recent call last): LU = linalg.lu_factor(A)
File "/opt/virtualenvs/python3/lib/python3.8/site-packages/scipy/linalg/decomp_lu.py", line 76, in l
浏览 149提问于2021-01-14得票数 0
2回答
解超定线性方程组
、、、
我有一个相当简单的方程系统，形式如下：0*A + 1*B + y2*C + x2*D = y1
其中对(x1,y1)和(x2,y2)是长度为N的已知浮点数(系统是超定的
浏览 30提问于2017-12-13得票数 1
回答已采纳
3回答
我想用Matlab最小二乘法求出误差最小的解。我是Matlab的新手，所以任何评论都会有所帮助。谢谢
浏览 4提问于2015-05-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我需要解一个线性方程组Lx=b，其中x总是一个向量(3x1数组)，L是一个Nx3数组，b是一个Nx1向量。通常从4到10不等。现在我只是循环遍历每一列和每一行，然后逐个求解方程.How，我能有效地解决这40000个不同的超定线性方程组，可能是使用一些矢量化技术还是其他一些特殊方法？
谢谢
浏览 4提问于2015-05-25得票数 5
回答已采纳
1回答
岭回归能用来解决超定方程吗？
、、、、
超定方程不存在唯一解，但可以用最小二乘法求近似解。我了解到岭回归是一种优化的最小二乘方法，可以更好地拟合病态数据。经过搜索，我没有找到任何使用岭回归来解决超定方程的例子。此外，在Python中，通过简单地调用numpy.linalg.lstsq()方法，可以使用最小二乘法来求解超定方程。那么，有没有类似的岭回归方法来解决超定方程呢？
谢谢！
浏览 7提问于2021-05-21得票数 1
4回答
我有一个线性方程组，它构成了一个NxM矩阵(即非正方形)，我需要解它--或者至少试图去解它，以证明这个系统没有解。(更有可能没有解决办法)
据我所知，如果我的矩阵不是正方形的(过定或过定)，那么就找不到精确解--我这样想对吗？是否有方法将我的矩阵转换成方阵，以求确定性，应用高斯消去，Cramer规则等？
浏览 6提问于2011-10-25得票数 7
回答已采纳
我正在尝试用numpy.linalg.lstsq解决一个线性方程组，这个方程跨越了10万到20万个方程，但是花费的时间太长了。我能做些什么来加快速度呢？矩阵是稀疏的，有数百列(维度大约是150,000 x 140)，系统是超定的。
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
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<
浏览 7提问于2017-09-27得票数 1
2回答
我想用C++中的Lapack包解决一个线性方程组。我计划使用中的例程(即dgesv )像一样实现它。解应该是{0.6，0} (用matlab检查过)。编辑: dgesv可能适用于方阵。我下面的解决方案展示了如何使用dgels解决超定系统。
浏览 0提问于2012-10-09得票数 0
回答已采纳
1回答
近似奇异矩阵求逆的线性回归
、、、、
我有一个回归问题来估计y = a*x+b的斜率，并尝试了两种不同的方法来a。方法1将两个数据簇的平均值估计为两个点，根据该点计算a。方法2使用标准回归方程。 import numpy as npx = "28.693756 28.850006 28.662506 28.693756 28.756256 28.662506 28.787506 \
28.818756 28.818756 28.787506 28.787506 28.787506 28.693756 28.
浏览 56提问于2020-12-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我相信python库对解定系统/超定系统的方程是不同的。在python中有没有一个库函数可以从矩阵中删除相关的行/列，以便从矩阵的秩开始可以适当地求解方程？
浏览 0提问于2014-02-27得票数 0
1回答
我在蒙特卡罗课程做作业，我被要求找到一个马尔可夫链的矩阵，它有6个状态，即0，1，2，3，4，5，这样，经过足够长的时间，我们在每一个状态中都与数字5，10，5，10，25，60成正比。我所拥有的算法的伪码： Loop over repetitions t=1,2... put h=min(1, f(y)/f(x))
if U ~ U(0, 1) < h
浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
回答已采纳
我对Julia有一个简单的问题:我想找到一个超平面通过n维数中的n个点的方程，有什么简单的方法吗？我正在解一个线性方程组，但是它可能是非奇异的，在这种情况下，Julia返回一个错误。作为一个例子，考虑三维点1 0 0，0 0 1和1 0 1，我想用y=0作为解，通过系数的向量0 1 0。
浏览 0提问于2016-10-07得票数 2
回答已采纳
我正在解决一个问题，在这个问题中，我必须解一个没有任何约束的非线性方程组。我正在使用BPOPT解算器，它工作得很好。我只想知道解决这些系统的方法是什么。这是牛顿的方法？准牛顿法？是否也有可能预先知道gekko求解器需要的RAM来解一个含有(N)变量的非线性方程组？
谢谢
浏览 3提问于2020-06-17得票数 2
回答已采纳
1回答
在R中，我需要解线性方程组(Ax=b)，其中b=0。通过使用solve()，它只返回答案的零向量，但我想要系统的非零解。有什么办法解决这个问题吗？
浏览 2提问于2013-04-22得票数 1
回答已采纳
2回答
待定线性系统的随机解
、、、
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
回答已采纳
1回答
我可以知道用来解非线性方程组的可用解算器吗？我发现fsolve只有在方程和未知方程相同的情况下才能求解。请任何人都可以在同一信息。
浏览 3提问于2014-03-20得票数 0
2回答
我想解一个线性方程组，AX = B，其中A是稀疏的，并且是正定的。B是一个矩阵，而不是一个列向量。因此，我必须求解多个线性方程组(具有多个右侧)。如何在Matlab中使用共轭梯度？
浏览 1提问于2014-01-08得票数 4
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
