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(x–y)×x，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）