超定方程组的最小二乘解是指当方程组中方程的个数多于未知数的个数时，通常无法找到精确解。此时，通过最小二乘法可以找到一个近似解，使得所有方程的残差平方和最小。这种方法在工程、统计学和数据分析等领域广泛应用，能够有效处理数据误差或噪声，提供最优的拟合结果。最小二乘解的计算通常涉及矩阵运算，如正规方程或奇异值分解（SVD），确保在无精确解的情况下获得最合理的数值结果。
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超定方程组的最小二乘解是指当方程组中方程的个数多于未知数的个数时，通常无法找到精确解。此时，通过最小二乘法可以找到一个近似解，使得所有方程的残差平方和最小。这种方法在工程、统计学和数据分析等领域广泛应用，能够有效处理数据误差或噪声，提供最优的拟合结果。最小二乘解的计算通常涉及矩阵运算，如正规方程或奇异值分解（SVD），确保在无精确解的情况下获得最合理的数值结果。