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本节将介绍如何利用.NET/C#/VB/F#等创建最小二乘法解决方法，点击下方链接免费获取NMath最新资源：

线性方程Ax = y的最小二乘解由矩形矩阵A和y的矢量值构成。例如：

• C#最小二乘法示例：

  var A =
     new DoubleMatrix( "4x2[1.0 20.0 1.0 30.0 40.0 1.0 50.0 1.0]" );
  var y = new DoubleVector( "[.446 .601 .786 .928]" );
  
  var lsq = new DoubleLeastSquares( A, y );

• VB最小二乘法示例：

  Dim A =
    New DoubleMatrix("4x2[1.0 20.0 1.0 30.0 40.0 1.0 50.0 1.0]")
  Dim Y = New DoubleVector("[.446 .601 .786 .928]")
  Dim LSQ = New DoubleLeastSquares(A, Y)

可以使用构造函数的可选布尔参数来添加模型的截距参数。如果为真，则在求解最小二乘解之前，将一列可选布尔参数预先添加到矩阵A的深拷贝中。例如：

• C#最小二乘法示例：

  var lsq = new FloatComplexLeastSquares ( A, y, true );

• VB最小二乘法示例：

  Dim LSQ As New FloatComplexLeastSquares(A, Y, True)

对于高级用户，您可以指定用于计算的非默认容差有效等级。A的有效等级通过将那些小于容差乘以最大奇异值的奇异值视为零来确定。因此：

• C#最小二乘法示例：

  double tolerance = 1e-5;
  var lsq =
     new DoubleComplexLeastSquares( A, y, false, tolerance );

• VB最小二乘法示例：

  Dim Tolerance As Double = "1e-5"
  Dim LQS As New DoubleComplexLeastSquares(A, Y, False, Tolerance)

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