设\(A\)为\(m \times n\)矩阵, \(r(A)\)小于\(n\). 考虑\(Ax = b\)，则下列说法不正确的是
A: 必有无穷多最小二乘解
B: \(A^+b\)是最小二乘解
C: \(A^+b\)是唯一最小二乘解
D: \(A^+b\)是最短的最小二乘解
A: 必有无穷多最小二乘解
B: \(A^+b\)是最小二乘解
C: \(A^+b\)是唯一最小二乘解
D: \(A^+b\)是最短的最小二乘解
C
举一反三
- 设方程组[img=196x26]18030752aa36304.png[/img]为不相容方程组，则下列说法正确的是 A: 该方程组不一定存在最小二乘解 B: 该方程组的最小二乘解是方程组[img=89x23]18030752b24ec7b.png[/img]的解 C: 若rank(S)=n，则其唯一的最小二乘解为[img=129x28]18030752baca396.png[/img] D: 若rank(S)<n，则其唯一的最小二乘解为[img=56x21]18030752c43ded9.png[/img]
- 下列关于最小二乘估计表达错误的是()A.()最小二乘估计是求解回归系数的唯一办法B.()最小二乘估计有良好的性质，它是最佳线性无偏估计C.()最小二乘估计并非唯一的解决方案，但最小二乘估计容易求解，有显示解D.()最小二乘估计是通过最小化残差平方和得到的
- 回归模型平差与最小二乘平差不同。最小二乘平差是按照最小二乘准则求确定的函数模型中未知量的唯一解；而回归模型平差是按照最小二乘准则求非确定函数模型中的未知参数唯一解。
- 非齐次线性方程组[img=237x137]1802e4e62254e80.png[/img]的解的情况是： A: 无解，最小二乘解为(3.2391,0.2111) B: 无解，最小二乘解为(0.2111，3.2391) C: 有解(3.2391,0.2111) D: 有解(0.2111,3.2391)
- 过约束线性系统AX=b的最小二乘解是[img=95x28]18034d952b7a88d.png[/img]
内容
- 0
非线性最小二乘估计可能存在多个解
- 1
状态估计是高维线性方程的加权最小二乘解问题。
- 2
np.trace()函数的作用是（__)。 A: 矩阵点乘 B: 计算奇异值分解 C: 计算最小二乘解 D: 计算对角元素和
- 3
平差模型由于______ 小于未知量个数,难以直接求出唯一解,可依据最小二乘准则求最优解.
- 4
设\(A\)是\(m \times n\)矩阵，如果\(m < n\)，则 ( ) A: \(Ax = b\)必有无穷多解 B: \(Ax = b\)必有唯一解. C: \(Ax = 0\)必有非零解 D: \(Ax = 0\)必有唯一解.