Верно. Но помимо SVD, есть еще нормализация уравнений подстановкой. С помощью нормализации мне спокойно удается скинуть число обусловленности матрицы 3x3 с 10^11 до 50.
Хмм. Проблемка. У меня в таблицах не осталось старых матриц с большим числом обусловленности. Остались только те, в которых подстановка. Но как получить такую матрицу, я рассказать могу. Отслеживаются некие параметры (d,h) с шагом 1,2,..,N и таких шагов доходит до тысячи. По определённым причинам необходимо определить кубическую кривую для этих параметров. Если это сделать напрямую (без нормирующей подстановки), то как раз и получим плохо обусловленную матрицу нормальных уравнений. --- Сообщения объединены, 20 май 2018, Оригинальное время сообщения: 20 май 2018 --- Пошаманил слегка в таблицах и пожайлуста: k=1..51 Без подстаноки: A= 13,0201 521,964 22135,8 521,964 22135,8 974590 22135,8 974590 4,4E+07 DH(k)= 5,09553 −3,2821 218,803 −139,93 9555,48 −6366,9 Ic=7,7E+08 С подстановкой вида t=(k-M(k))/sqrt(2*D(k)) B= 13,0201 6,11280 8,18015 6,11280 8,18015 5,95357 8,18015 5,95357 7,96899 DH(t)= 5,09553 −3,2821 3,35441 −2,0940 2,91017 −3,0961 Ic=25,2610
