如何使用MATLAB中的最小二乘逼近？

Question

有关线性代数家庭作业，我已经解决了使用MATLAB的\操作者以下方程（这是这样做的推荐的方式的话）：

A = [0.2 0.25; 0.4 0.5; 0.4 0.25];
y = [0.9 1.7 1.2]';
x = A \ y

，其产生以下的答案：

x =
1.7000
2.0800

有关分配的下一部分，我应该使用最小二乘近似（然后它与之比较的现有值，以查看近似的精确程度）来解决相同的公式。

我如何才能找到做，在MATLAB的一种方式？

以前的工作。我已经找到了功能lsqlin，这似乎是能够解决上述类型的公式，但我不明白的供应，也没有什么顺序哪些参数

Answer 1

<强> mldivide 下，（ “<强> \ ”）实际上做太多。根据文档：

  

如果A是m乘n矩阵，其中m〜= n和B是一个列向量，其具有M个分量，或者用多个这样的列的矩阵，则X = A \ B是在最小二乘意义上的溶液等式AX的不足或超定系统= B.换言之，X最小范数（A * X - B），矢量AX的长度 - B.从与柱的QR分解来确定A的k级旋转（见算法的详细说明）。所计算的溶液X具有在每列最多k个非零元素。如果k

所以真的，你在第一个任务所做的就是利用LSE解方程。

Answer 2

请问您分配涉及明确编码了一个最小二乘近似，或者只是使用MATLAB提供其他功能？如果可以使用其他功能，一个选择是 LSQR ：

x = lsqr(A,y);