【发布时间】：2021-04-11 09:43:11
【问题描述】：
我用 np.linalg.lstsq() 求解了一个线性方程组，但如果系统的解是唯一的，我无法定义一个返回 TRUE 的布尔值。提前谢谢！
【问题讨论】：
-
请出示您编写的代码。
-
如果矩阵是非奇异的，会有一个唯一的解决方案。也许您应该检查特征值或行列式？
标签： python numpy least-squares linear-equation
【发布时间】：2021-04-11 09:43:11
【问题描述】：
看着https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.lstsq.html 我的阅读是解决方案始终是唯一的，因为他们使用的是 SVD，如果矩阵 A 秩不足，它返回本身就是最小范数的最小化器 x，并且这个向量是唯一的。
然而，该例程也返回矩阵 A 的秩，并且如果这小于 A 的列数，将会有许多 x 最小化 |A*xb|，因此从这个意义上说，解决方案不是唯一的返回的排名小于列数。
【讨论】：