LSQR: Ein Algorithmus für spärliche lineare Gleichungen und spärliche kleinste Quadrate

Es wird ein iteratives Verfahren zur Lösung von Ax ~ffi b und minU Ax -b 112 gegeben, wobei die Matrix A groß und spärlich ist. Das Verfahren basiert auf dem Bidiagonalisierungsprozess von Golub und Kahan. Es ist analytisch äquivalent zu der Standardmethode der konjugierten Gradienten, besitzt jedoch vorteilhaftere numerische Eigenschaften.