矩阵奇异值分解理论在外测数据处理中的应用

摘要：

基于矩阵奇异值分解(SVD)的最小二乘估计算法,具有非常好的数值稳定性.当最小二乘问题中的系数矩阵病态程度较高、甚至奇异时,该算法仍能得到比较理想的结果.由于外测数据处理中许多最小二乘估计问题都可能程度不同的存在矩阵病态问题,我们认为用基于SVD的最小二乘估计算法替代传统的基于矩阵求逆的算法是十分必要的.

关键词： 奇异值分解 最小二乘估计 广义逆矩阵 病态矩阵 数值稳定性 外测数据处理

作者: 陈伟利 詹彩菊

作者单位: 太原卫星发射中心技术部

会议类型: 国内会议

会议名称: 2002年航天测控技术研讨会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 339-343

在线出版日期: 2002-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）