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MKL库奇异值分解(LAPACKE_dgesvd)

对任意一个\(m\times n\)的实矩阵,总可以按照SVD算法对其进行分解。即: \[A = U\Sigma V^T \]其中\(U、V\)分别为\(m\times m、n\times n\)的方阵,由\(A\)的左奇异向量和右奇异向量组成,且\(U\)与\(V\)均为正交阵。\(\Sigma\)为\(m\times n\)的对角矩阵,对角线上的元素为矩阵\(A\)的奇

MKL库解线性最小二乘问题(LAPACKE_dgels)

LAPACK(Linear Algebra PACKage)库,是用Fortran语言编写的线性代数计算库,包含线性方程组求解(AX=B)、矩阵分解、矩阵求逆、求矩阵特征值、奇异值等。该库用BLAS库做底层运算。 本示例将使用MKL中的LAPACK库计算线性最小二乘问题的解,首先简单介绍最小二乘法原理: 引用自https://www.cnblo