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我參與了類型爲Ax = b的系統的解析，其中A是方形稀疏矩陣，x是unknows的向量（我必須計算它），b是對於最後一個元素是1的所有零的向量excpet。 矩陣A的最後一行用於標準化，因此用1來滿足。Matlab - 稀疏矩陣系統分辨率
該系統的解決方案是概率，因此必須遵守條件0<x(i)<1。
爲了解決該系統，使用了Matlab命令x = A \ b;。
該方法似乎工作得很好，但有一個特殊情況，向量x也包含負值。爲矩陣A的任何元素添加一個非常小的值（10^-6），分辨率返回以滿足條件。
我不是數學家，所以我不知道這是否是一個代碼問題，或者如果矩陣A必須尊重一些屬性，以保證解決方案都爲0和1之間
是負值，你會得到非常小？ （x，0）/ sum（max（x，0））'得到的結果'x'（及其負值）滿足'Ax = b'的準確程度如何？暴力和固定正常化）對「Ax = b」的更好或更糟的解決方案？ – 2011-03-30 16:07:22
對於它的價值，我猜測這不是代碼中的錯誤，而是積累的數值錯誤的後果。解決大系統的方程總是容易出錯。你可能會提高解決方案的準確性，但需要花費額外的計算量，通過說'x = A \ b; x = x - A \（A * x-b）;'; （1）「Ax-b」較小的解決方案和/或（2）否定元素不存在或負值較小的解決方案？ – 2011-03-30 16:10:43
@Gareth感謝您的回覆，負值大小爲10^-3，所以不容忽視。我甚至嘗試過你的解決方案，並且：（1）準確性降低，（2）負值仍然存在。 – Beppe 2011-03-31 08:44:40