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Blendenpik：高效求解最小二乘与欠定密集矩形线性方程组的工具 - MATLAB开发

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简介：
Blendenpik是一款用于MATLAB环境下的高效算法库，专为快速解决大规模、稀疏或稠密的最小二乘问题及欠定线性系统设计。 该库实现了一种随机算法来求解最小二乘方程 x = arg min norm(A * x - b, 2) 或者欠定系统 min(norm(x, 2)) st Ax=b。对于 m×n 的矩阵，此 o(mn^2) 算法的运行效率很高。有关该求解器的具体信息，请参阅论文《Blendenpik：增压 LAPACK 的最小二乘解算器》（作者为 Haim Avron、Petar Maymounkov 和 Sivan Toledo）。本库需要构建 FFTW 和/或 SPIRAL WHT，安装时请提取文件并执行 install_blendenpik。

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  • Blendenpik：高效求解最小二乘与欠定密集矩形线性方程组的工具 - MATLAB开发
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    Blendenpik是一款用于MATLAB环境下的高效算法库，专为快速解决大规模、稀疏或稠密的最小二乘问题及欠定线性系统设计。 该库实现了一种随机算法来求解最小二乘方程 x = arg min norm(A * x - b, 2) 或者欠定系统 min(norm(x, 2)) st Ax=b。对于 m×n 的矩阵，此 o(mn^2) 算法的运行效率很高。有关该求解器的具体信息，请参阅论文《Blendenpik：增压 LAPACK 的最小二乘解算器》（作者为 Haim Avron、Petar Maymounkov 和 Sivan Toledo）。本库需要构建 FFTW 和/或 SPIRAL WHT，安装时请提取文件并执行 install_blendenpik。
     
  • MATLAB求解非线性超定、恰定及欠定方程组.docx.pdf
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    本文档详细介绍了如何使用MATLAB软件来求解各种类型的方程组问题，包括非线性的超定、恰定和欠定方程组，提供了具体的方法和实例。 文档《Matlab求解非线性超定方程组-恰定方程组-欠定方程组》探讨了如何使用MATLAB软件解决不同类型的非线性方程组，包括超定、恰定以及欠定方程组的求解方法。
     
  • 基于递推最小二乘法的超定线性方程组Ax=b的MATLAB求解方法
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    本文介绍了一种利用递推最小二乘法在MATLAB环境中解决超定线性方程组Ax=b的有效算法，适用于工程与科学计算中数据拟合和参数估计。 使用递推最小二乘法求解超定线性方程组 Ax=b。其中 A 是一个 mxn 维的已知矩阵（m=10000, n=10），b 为 m 维的已知向量，x 则是待求的 n 维未知向量。A 和 b 中的所有元素都遵循独立同分布的正态分布规律。绘制横坐标表示迭代步数时的收敛精度曲线图。
     
  • 基于LabVIEW的简易最小二乘法线性方程求解工具
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    本工具利用LabVIEW开发环境构建，旨在提供一种简便方法来解决最小二乘法下的线性方程问题。它为用户提供直观的操作界面和高效的计算能力，适用于工程与科学数据分析中的直线拟合需求。 利用LabVIEW制作的简单最小二乘法求解线性方程工具操作简便，完全通过软件实现。
     
  • 用C语言实现最小二乘法求解线性方程组
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    本项目使用C语言编程实现最小二乘法，用于解决超定线性方程组问题。通过编写高效算法代码，提供了一种数值计算方法来逼近无精确解的线性系统。 我编写了一个用C语言实现的最小二乘法求解线性方程组的程序，并验证了其可行性。原版本在某个平台上下载需要16积分，现在我对内容进行了简化并重新发布，只需支付1积分即可获取。
     
  • LMFnlsq - 非线性最小二乘法求解器：稳定高效的Levenberg-Marquardt-Fletcher算法应用于非线性方程...
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    LMFnlsq是一款基于改进的Levenberg-Marquardt-Fletcher算法，专门用于解决非线性最小二乘问题的高效且稳定的工具。 函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。标准的Levenberg-Marquardt算法经过Fletcher的修改，并多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。这部分代码受到了Duane Hanselman函数mmfsolve.m的影响。 调用此函数相当简单，可以采用以下形式之一： - LMFnlsq - 选项 = LMFnlsq(默认); - 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); - x = LMFnlsq(Eqns,X0); - x = LMFnlsq(Eqns,X0,Name,Value,...); - x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); - [x,ssq]
     
  • 线性回归方程的最小二乘法求解.zip
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    本资料介绍如何使用最小二乘法来求解线性回归方程。通过详细步骤解析和实例演示，帮助学习者掌握该方法在数据分析中的应用。 使用方法如下：首先输入实验数据的对数（一个x值和一个y值算一对），然后依次输入所有的x值和y值。全部输入结束后会询问是否需要修改实验数据，如果需要修改则输入y，否则输入n。之后再输入B类不确定度，最后显示最终结果。
     
  • 利用MATLAB求解非线性超定、恰定及欠定方程组.pdf
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    本文档探讨了如何使用MATLAB软件解决不同类型的方程组问题，包括非线性的超定、恰好和欠定方程组，提供了详细的求解方法与实例。 该文档介绍了如何使用Matlab求解非线性超定方程组、恰定方程组以及欠定方程组的方法。
     
  • 使用MATLAB求解非线性超定、恰定及欠定方程组.docx
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    本文档介绍了如何利用MATLAB软件解决各类方程组问题，包括非线性的超定、恰定和欠定方程组，并提供了相应的求解方法与实例。 本段落档详细介绍了如何使用Matlab求解非线性超定方程组、恰定方程组以及欠定方程组的方法和技术。文档内容涵盖了各种类型的方程组及其在实际问题中的应用，提供了详细的步骤指导与代码示例以帮助读者理解和掌握相关概念和技能。
     
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    这款矩阵运算工具集成了多种关键功能，包括但不限于矩阵分解、线性方程组求解、最小二乘法及多项式拟合，适用于科研与工程计算。 该矩阵计算器可以方便地进行矩阵分解、求解线性方程组以及多项式操作。在输入矩阵时可以直接使用数学表达式包括复数，例如可以直接输入sin(i+1)^2而无需提前计算具体数值，并且支持直接输入π符号。此外，它也可以作为普通的数学表达式计算器来使用，进行包括复数在内的各种运算，在输入完数学表达式后点击“行列式的值”即可得到结果。 如果仅需执行简单的矩阵操作，那么这款计算器会是一个不错的选择。尽管MATLAB的功能强大得多，但其占用的资源也相对更多。希望这对大家有所帮助！