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这是在深究一个经典数学题时得到的启示,在下是找了很多地方,最后,从官方发布的Tools里面得到的解决方法

Math.Work

1.尽管非正版

软件归软件,社区归社区,交流一下还是可以的,最近在复现论文的算法时注意到的一点,即,有时借助一下Tools还是必要的,毕竟,即使是一个coding熟练者,也不可能‘精通’所有的位面,因此借助一下外带的工具箱考虑一下:

工具箱?

这里并非类似于SI.MU.LINK那样的仿真型工具箱,这里是一个可用的代码集合体,即,包含了所有底层(被调用,可直接运行的支持Functions)和功能型(目的)函数的API,可以这么表达.

Reg – tools – File Exchange – MATLAB Central (mathworks.com)

有一点就是,这个Tools的下载需要Account,而且需要邮箱验证,至于Tools的使用,就有些仁者见仁智者见智了,反正我是倒腾了很长时间(1 day)外加Surf才解决问题,关键是只是把程序跑出来了,具体的使用原理尚在探究.

2.总结了一下病态方程组的解法

Tikhonov正则化方法是求解‘超定方程组’的有效方式,实际上是根据特定的数学原理进行参数自优化的一个过程,其依据形式和具体的求解过程参照如下:

I LOVE MATLAB

鉴于,Γ具有特殊的形式(即,单位矩阵的倍数),上两式可以进行进一步的化简得到如下:

这里就相当于寻找一个合格的单位矩阵倍数α2E矩阵,而下图所示的MATLAB程序求解出来的就是这个单位倍数矩阵的倍数α,因此,可以根据上式的解形式进行最优解的计算.

参考博文:

https://www.ilovematlab.cn/matlab-luntanpaihangpang-leaderboard.php?s_tid=LeaderboardNavigation

https://blog.csdn.net/qq_35045096/article/details/91872659

该程序的应用层面需要注意的在图下给出:

L = get_l(6,0);
[U,s,X,V,W] = cgsvd(A,L);
% extra tools use
% Tikmethod
[reg_min,G,reg_param] = gcv(U,s,b,'Tikh');

上述代码的L则是试出来的,具体为何在下目前也尚未得知,但是,L的矩阵形式肯定是M×N(N=6,M则是未知,这里给0比较符合),因为L的获取函数输出矩阵大小为(xyx,而6维方阵恰好可以获取满足解.

对了,开题报告模板也上传一下备用,网上的居然还收费(有趣)

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