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变量含误差（EIV）模型常常用加权总体最小二乘方法估计参数，但是当系数矩阵为大规模稀疏阵时，该算法会花费较大的计算量和存储空间．为了控制存储和计算量，提出了一种基于加权Rayleigh商的迭代算法．数值算例表明，与经典的总体最小二乘算法相比，新算法减少了计算量和存储空间，并且能更好地估计参数．
大规模加权总体最小二乘问题的迭代算法
【摘 要】
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变量含误差（EIV）模型常常用加权总体最小二乘方法估计参数，但是当系数矩阵为大规模稀疏阵时，该算法会花费较大的计算量和存储空间．为了控制存储和计算量，提出了一种基于加权Rayleig
【机 构】
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上海大学理学院
【出 处】
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应用数学与计算数学学报
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11001167）
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