何鹏辉, 李厚彪

电子科技大学数学科学学院, 成都 610054

收稿日期:2018-12-22出版日期:2020-11-15发布日期:2020-11-15


基金资助:国家自然科学基金（11101071，11271001）和四川省科技支撑计划（2016CC0036）资助.

A NOTE ON THE LEAST SQUARES QR (LSQR) ALGORITHM

He Penghui, Li Houbiao

University of Electronic Science and and Technology of China, School of Mathematical Sciences, Chengdu 610054, China

Received:2018-12-22Online:2020-11-15Published:2020-11-15
Contact:15A06;15A09






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本文评论

本文从最小多项式出发，通过寻找包含奇异线性系统Ax=b最小范数解的一个解空间，获得了一个更简单的求解广义逆的计算公式.并从理论上对最小二乘QR分解算法（LSQR）收敛性进行了简单分析，分析表明LSQR的收敛性与矩阵A的非零奇异值密切相关，并用A的非零奇异值以及所寻找到的最小范数解空间将最小范数解线性表出.
MR(2010)主题分类:
15A06
15A09

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