matlab递推最小二乘法

Matlab中的递推最小二乘法是一种用于求解线性方程组Ax=b的方法。该方法利用递推的方式，通过迭代计算来逐步优化解的精度。在这个方法中，首先设置好迭代所需要的初始参数，然后将方程组中的每个方程逐个提取出来，进行迭代计算。最后将每次迭代的解输出。

具体的算法实现可以参考博客最下方提供的代码。代码中首先定义了矩阵A和向量b，然后设置了初始参数x和P。接下来使用循环进行迭代计算，迭代次数为10000次。在每次迭代中，通过计算矩阵Q和更新解x和P的值，逐步优化解的精度。最后将每次迭代的解存储在result2中，并将迭代次数存储在result1中。

通过数值实验可以得到结果分析，可以看出，在迭代的过程中，解逐渐收敛于某个值。由于初始解是随机生成的，因此解的误差比较大，但经过10000次的迭代后，解开始收敛于0附近的值。这是因为在算法中，矩阵A的元素服从独立同分布的正态分布，因此解也大致收敛于0附近的值。

总结起来，Matlab中的递推最小二乘法是一种用于求解线性方程组的方法，通过迭代计算逐步优化解的精度。在具体的实现中，需要设置好初始参数，并使用循环进行迭代计算，最后得到收敛于某个值的解。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [递推最小二乘法——Matlab实现算法](https://blog.csdn.net/qq_36312878/article/details/80945593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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