SVD分解 解齐次线性方程组
SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解：把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\)，且$ rank(A) = r (r > 0) \(，则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \)A = UΣV^T = U ...
原文：SVD分解 求解超定方程组
做平差的时候，需要解误差方程组，而 有的书本上说解线性的误差方程组，并不需要初值。 在查阅了测量平差书本之后，书里描述，一般是需要参数的初始值的。 这就产生了疑问。 因为非线性方程的线性化之后，舍掉了二次项之后的值，会造成平差模型的弱化。因此在进行非线性方程的平差过程中，一般是对改正值进行一个迭代计算，使其精化。 而线性化之后的各参数的系数中，包含了其他的未知参数，因此在计算的过程之中，必须使用初 ...
2015-12-08 12:28 0 2689 推荐指数：
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