SVD分解 解齊次線性方程組
SVD分解 只有非方陣才能進行奇異值分解 SVD分解：把矩陣分解為 特征向量矩陣+縮放矩陣+旋轉矩陣 定義 設\(A∈R^{m×n}\)，且$ rank(A) = r (r > 0) \(，則矩陣A的奇異值分解(SVD)可表示為 \)A = UΣV^T = U ...
原文：SVD分解 求解超定方程組
做平差的時候，需要解誤差方程組，而 有的書本上說解線性的誤差方程組，並不需要初值。 在查閱了測量平差書本之后，書里描述，一般是需要參數的初始值的。 這就產生了疑問。 因為非線性方程的線性化之后，舍掉了二次項之后的值，會造成平差模型的弱化。因此在進行非線性方程的平差過程中，一般是對改正值進行一個迭代計算，使其精化。 而線性化之后的各參數的系數中，包含了其他的未知參數，因此在計算的過程之中，必須使用初 ...
2015-12-08 12:28 0 2689 推薦指數：
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