线性方程求解之 二范数类型
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了线性方程求解之 二范数类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
求解线性系统
在线性代数中我们经常需要求解具有m个方程 ,n 个 未知量的问题。这个问题可以以简洁的形式 表示为
Ax=b
其中
A
是一个
那如果
m>n
?这意味着什么?
事实上,实际问题中常常碰到的是
m>n
的情况 ,这时我们方程的数量大于未知数的数量,这样我们面对的是一个over-determined 系统的求解问题。每个方程典型上包含噪声,或者是不正确的观察。在这样的情形下,我们尝试求解的是下面的最优化问题。
minx∥Ax−b∥2=minx[xTATAx−2xTATb+bTb]
(这个优化问题看起来有二次项,是非线性问题,但幸运的是,这个方程对其求偏导后可以得到线性方程)
使用矩阵微分的规则,我们对这个方程 求偏导,得到下面的结果
ATAx−ATb=0
→AT(Ax−b)=0
→ATAX=ATb(3.11)
因为
ATA
是
n×n
方阵,并且是满秩的,因此这个方程的解为
x=(ATA)−1ATb
那么这个解跟
(Ax−b)=0
的解有什么关系吗?
我的理解,
x=(ATA)−1ATb
是这个方程
(Ax−b)=0
的近似解。事实上,
(Ax−b)=0
中如果
A
不是方阵,则这个方程本身是不能求解的,因为
以上是关于线性方程求解之 二范数类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
稀疏优化L1范数最小化问题求解之基追踪准则(Basis Pursuit)——原理及其Python实现