当线性方程数量大于未知数数量时，用matlab寻找最优解

当线性方程数量大于未知数数量时，我们需要使用线性回归的方法来寻找最优解。在Matlab中，可以使用regress函数实现线性回归。以下是具体步骤：

1. 定义线性方程组。假设我们要求解的方程组是Ax=b，其中A是一个m×n的矩阵，b是一个m维向量，x是一个n维向量。

2. 调用regress函数。使用regress函数求解方程组的最优解。

下面是一个示例代码：

% 定义线性方程组
A = [1, 2, 3; 
     4, 5, 6; 
     7, 8, 9; 
     10, 11, 12];
b = [1; 2; 3; 4];

% 调用regress函数
x = regress(b, A);

% 显示结果
disp(['最优解为：', num2str(x')]);

上述代码中的线性方程组是一个4×3的矩阵和一个4维向量组成的。我们使用regress函数求解该方程组的最优解x。最终结果显示为一个1×3的向量。

需要注意的是，当线性方程组存在多个解时，regress函数求解的是最小二乘解。如果需要求解其他解，可以通过增加约束条件或使用其他方法来实现。

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可以使用Matlab中的“linsolve”函数求解两组线性方程组的最优解。该函数能够接受矩阵作为输入，并返回一个向量，表示未知数的最优解。

以下是一个示例代码：

% 定义两组线性方程组的系数矩阵A和常数矩阵B
A = [1 2; 3 4];
B = [5; 6];

% 调用linsolve函数求解最优解
x = linsolve(A, B);

% 输出最优解
disp(x);

在这个示例中，A是一个2x2的矩阵，B是一个2x1的矩阵。linsolve函数返回一个2x1的向量，表示未知数的最优解。

4组线性方程，2个未知数，用matlab求解最优解

可以使用MATLAB中的“linsolve”函数来求解4组线性方程，2个未知数的最优解。具体步骤如下：

1.将4组线性方程写成矩阵形式，即 AX = B，其中A是一个4x2的矩阵，X是一个2x1的向量，B是一个4x1的向量。

2.在MATLAB中定义矩阵A和向量B，如下所示：

A = [a11 a12; a21 a22; a31 a32; a41 a42];
B = [b1; b2; b3; b4];

3.使用“linsolve”函数求解方程组，如下所示：

X = linsolve(A,B);

4.最后得到的向量X就是2个未知数的最优解。

注意：在定义矩阵A和向量B时，需要根据具体问题中的系数进行替换。