最小範數解是什麼

最小範數解是求解一個向量或矩陣的最小範數解，即求解使得向量或矩陣的範數最小的向量或矩陣。

對於向量，最小範數解就是其歐幾里得範數，即模長；對於矩陣，最小範數解則是最小二乘法求解矩陣的最小二乘解，這是一種線性最小均方誤差（LMS）估計，也可以看做是對輸入數據加權的結果，權值的大小由數據的協方差決定。

具體求解方法包括梯度下降法、高斯-約旦公式法等。最小範數解在信號處理、濾波器設計、數值分析等領域有廣泛套用。