【摘 要】
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基于矩阵奇异值分解(SVD)的最小二乘估计算法,具有非常好的数值稳定性.当最小二乘问题中的系数矩阵病态程度较高、甚至奇异时,该算法仍能得到比较理想的结果.由于外测数据处
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基于矩阵奇异值分解(SVD)的最小二乘估计算法,具有非常好的数值稳定性.当最小二乘问题中的系数矩阵病态程度较高、甚至奇异时,该算法仍能得到比较理想的结果.由于外测数据处理中许多最小二乘估计问题都可能程度不同的存在矩阵病态问题,我们认为用基于SVD的最小二乘估计算法替代传统的基于矩阵求逆的算法是十分必要的.
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