python 中的最小二乘 GELS LAPACK 例程 - 它存在吗？
Least squares GELS LAPACK routine in python - does it exist?
我一直在查看函数 numpy.linalg.lstsq，它包含 LAPACK 提供的所有类型的求解器，除了基于 QR 分解的 GLES 例程（事实上，使用Q 是浪费计算时间）。问题是这个 GLES 例程有实现吗？
此外，我在网上看到的所有基于QR的最小二乘的实现，都是在QR分解中计算Q，然后使用它，但需要低效，因为计算Q是一种浪费，并且我们只需要反射器。
解释最小二乘求解器类型的 LAPCAK 网站：
https://www.netlib.org/lapack/lug/node27.html
如您所见，numpy.linalg.lstsq 仅支持 4 个中的 3 个。
如果您找不到所需的 LAPACK 例程的 high-level 副本，总有 scipy.linalg.lapack，其中包含 LAPACK 例程的 low-level 包装器。看起来所有 GELS 变体都在那里，除了 GELSX 兼容性变体 - 有 dgels、sgels 等
我一直在查看函数 numpy.linalg.lstsq，它包含 LAPACK 提供的所有类型的求解器，除了基于 QR 分解的 GLES 例程（事实上，使用Q 是浪费计算时间）。问题是这个 GLES 例程有实现吗？
此外，我在网上看到的所有基于QR的最小二乘的实现，都是在QR分解中计算Q，然后使用它，但需要低效，因为计算Q是一种浪费，并且我们只需要反射器。
解释最小二乘求解器类型的 LAPCAK 网站： https://www.netlib.org/lapack/lug/node27.html 如您所见，numpy.linalg.lstsq 仅支持 4 个中的 3 个。
如果您找不到所需的 LAPACK 例程的 high-level 副本，总有 scipy.linalg.lapack，其中包含 LAPACK 例程的 low-level 包装器。看起来所有 GELS 变体都在那里，除了 GELSX 兼容性变体 - 有 dgels、sgels 等