文献类型：期刊文章

作　　者：宋丛威[1] 张晓明[2]

SONG Congwei;ZHANG Xiaoming(College of Science,Zhijiang College of Zhejiang University of Technology,Shaoxing Zhejiang 312030,China;Shaoxing Digital Spinning Technology Co.,Ltd.,Shaoxing Zhejiang 312030,China)

机构地区：[1]浙江工业大学之江学院理学院,浙江绍兴312030 [2]绍兴数纺科技有限公司,浙江绍兴312030

出　　处：《智能计算机与应用》

基　　金：浙江省自然科学基金(LQ19F050004)

年　　份：2019

卷　　号：9

期　　号：4

起止页码：91-95

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：本文用主成分分析(PCA)降维技术解大型超定线性方程组AX=B的最小二乘解.工业上遇到的大型方程组的求解要消耗大量的时间和内存,系数矩阵通常是病态的,会带来不可忽视的误差.本文设计基于PCA的算法,并从理论上说明其可行性.实验证明该方法有效,不仅测试误差极小,接近原方程的误差,而且计算时间显著减少.

关 键 词：PCA  SVD 线性方程组 最小二乘解

分 类 号：TP399]