欠定方程组及其求解

欠定方程组是指方程的数量少于未知数的数量的方程组。在这种情况下，通常有无限多个解，因为给定的方程不足以唯一确定所有未知数的值。在某些情况下，我们可以利用额外的信息或假设，如稀疏性或其他约束，来找到一个合理的解。

例子

举个简单的欠定方程组的例子：设有下面的两个线性方程组，描述两条直线，在二维空间中搜索交点（即x和y的值）：

2x + 3y = 5
4x + 6y = 10

显然，这个方程组是欠定的，因为第二个方程只是第一个方程的两倍，事实上，我们只有一个独立方程来解决两个未知数。这里并没有唯一的解，而是有无数个可能的解，因为任何在直线 2x + 3y = 5 上的点都是可能的解。

一种常见的数学方法来解决欠定系统是使用最小二乘法，尤其是在方程涉及噪声或误差时。在这种情况下，可以通过优化技术来求一个解，这个解在某种意义上是最优的（比如，最小化误差的平方和）。

Python仿真

在Python中，我们可以使用NumPy库中的lstsq函数（最小二乘法）来解决欠定方程组。让我们以该例子为例，使用Python求解：

import numpy as np

# 系数矩阵A和向量b
A = np.array([[2, 3], [4, 6]])
b = np.array([5, 10])

# 使用 NumPy 的 lstsq 函数求解最小二乘法
# rcond=None 指定了一个小于正的 float64 类型的最小值
result = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)

# 结果存在一个元组中，第一个元素x是解
x = result[0]

print("解为:", x)

注意：np.linalg.lstsq会返回一个结果元组，其第一个元素包含最小二乘解。

在这个例子中，最小二乘法会找到一个近似解，试图满足两个方程。由于方程组是欠定的（真正只有一个独立方程），解是无数可能值中的一个，并且NumPy使用最小二乘法在该直线的解集中找到最小范数解。

结果

结果如下：
（运行了多次的截图，如果运行一次截图，是一个长条，看不清楚）
在这里插入图片描述

参考：numpy.linalg.lstsq

np.linalg.lstsq 是 NumPy（Numerical Python）库中用于求解最小二乘法问题的函数。最小二乘法是一种优化技术，用于寻找使一组线性方程组的残差平方和最小化的解。这在许多数学和工程应用中非常有用，特别是在处理欠定方程组或存在误差的情况下。

下面是对np.linalg.lstsq函数的详细解释及其常用参数：

语法：

numpy.linalg.lstsq(a, b, rcond='warn')

参数：

a：代表系数矩阵的二维数组（m×n），其中 m 表示方程组的数量，n 表示未知数的数量。
b：代表常数向量的数组，其长度必须为 m。
rcond：可选参数，控制奇异值的截断值。默认值为 ‘warn’，会发出奇异值警告。可以设置为 None 来禁止警告。

返回值：

x：如果方程组是欠定的，则返回残差的最小二乘解（最小范数解）。如果方程组是超定的，则返回具有最小残差平方和的最小二乘解。
residuals：对应于每个方程的残差平方和。
rank：系数矩阵的秩。
s：系数矩阵的奇异值。

功能：

np.linalg.lstsq函数使用奇异值分解（SVD）方法来求解最小二乘问题。
当系数矩阵 a 是满秩的时候，np.linalg.lstsq会给出唯一的最小二乘解。
当系数矩阵 a 的秩小于 n（未知数的数量）时，np.linalg.lstsq会返回一个近似解，该解最小化了残差的平方和，并属于最小范数解。

总之，np.linalg.lstsq函数是一个强大的工具，用于求解线性方程组的最小二乘逼近问题，特别适用于欠定或超定方程组的情况。通过调用这个函数，我们可以求解出最优的线性关系，并用于估计参数、拟合曲线等数学和工程问题中。

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