RECURSIVE LEAST

递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）是一种在线的、自适应的信号处理算法，主要用于估计动态系统中的参数。它主要用于解决时间序列数据中的线性模型，比如线性回归问题，但数据是随时间变化的，且假设模型参数是随时间缓慢变化的。RLS的主要优点在于它可以在不断到来的新观测数据中更新估计，同时具有较低的记忆需求和计算复杂度。

1. 算法原理：RLS通过迭代的方式不断更新模型参数，每一次迭代都会用当前的新观测值来调整之前估计的参数，从而减小残差平方和。这种方法利用了 forgetting factor（遗忘因子），使得对历史数据的记忆逐渐减弱，适用于实时数据处理。

2. 对动态系统的应用：RLS广泛用于诸如自适应滤波、卡尔曼滤波（Kalman Filter）等实时控制和预测系统中，特别是在需要快速响应和减小过拟合的情况下。

3. 相关问题--
--RLS相比于传统LS有何优势？
--RLS算法如何处理系统参数的快速变化？
--RLS在实际工程中的哪些场景中被广泛应用？