奇异值分解/广义逆矩阵的svd算法代码,在解线性方程时用得上

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奇异值分解/广义逆矩阵的svd算法代码,在解线性方程时用得上

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• ％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法
• 利用奇异值分解求一般m*n阶实矩阵的广义逆矩阵。
• 使用自编函数基于奇异值分解总体最小二乘法（svd-tls）实现AR模型谱估计
• //奇异值分解法求广义逆 //本函数返回值小于0表示在奇异值分解过程, //中迭代值超过了60次还未满足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-长度为m*n的数组
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