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我有一个矩形矩阵，因此：

1, 3, 2, 4, n..
4, 2, 1, 5, n..
n..

以及一个向量：
1, 2, 5, 6, 7, n..

我需要求解矩阵中所有列的最小二乘方程，但我想限制结果，使所有答案都大于零。

我已经添加了 Math.NET 包并达到了
matrix.QR().Solve(...

大概有一些方法可以迭代地解决这个问题，但似乎没有一种方法可以指定该Solve方法的约束/条件，而且我不确定我应该使用哪些其他方法。

部分代码添加如下：

我对 F# 很陌生，正在尝试在 Ubuntu 13.04 上安装 math.net。以下页面推荐使用 Package Manager Console 在 Linux 64 上安装

https://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics.MKL.Linux-x64/

但令我困惑的是，据我所知，PMC 仅在 VS 中可用，因此仅在 Windows 中可用。有什么建议吗？或者也许我不应该依赖这个库，而标准是不同的？

在旧版本 (Iridium) 中有一个方法 Vector.SquaredNorm() 但在最新的稳定版 Math.Net 中没有可用的方法。

我应该使用什么方法？

参考问题： 使用 math.net 进行多重回归

@christoph-ruegg 你能给我一个使用 Fit.LinearMultiDim 解决回归的例子吗？

有没有更简单的方法来实现这一点？

我想在 C# 中进行多元线性回归。我正在尝试使用 MathNet.Numerics 来实现这一点，但我不断收到错误消息“矩阵尺寸必须符合 2x3”。

我有一个将 MathNet.Numerics 用于线性代数例程的 F# 项目。

我已将以下代码放在 F# 模块中：

但是，无论我启用还是注释掉这行代码，我看到的矩阵乘法时间都保持不变。

我已经安装了 Mkl 提供程序 NuGet 包，如下所述：http: //christoph.ruegg.name/blog/mathnet-numerics-with-native-linear-algebra.html

并确保将这两个dll复制到bin目录：libiomp5md.dll MathNet.Numerics.MKL.dll

关于如何检测是否实际使用了本机提供程序的任何想法？

首次试用 Math.Net 并从 C++\Cli 迁移到 C# 以使用 Math.Net，所以今天一切都是新的。

如何设置和运行诸如Matrix Transpose之类的示例。我应该创建一个类并将此代码复制到其中吗？我注意到缺少接口（错误：找不到命名空间 IExample），但我也注意到这可能在此处提供Interface。我把这个放在哪里？

这就是我所拥有的 Program.cs（省略了基本细节）：

我正在使用 Math.NET 执行简单的线性回归。

我在下面提供了一个通用代码示例。除了这个例子，可以使用 Fit 类进行简单的线性回归。

我另外想要的是指定额外的约束，如固定的 y 截距或强制拟合通过一个固定点，例如 (2, 2)。如何在 Math.NET 中实现这一点？

我正在尝试使用 Math.NET Numerics 对 DateTime - Value 系列进行插值。我从线性插值开始，但得到了一些看起来很不一样的结果。

运行此测试：

这给出了：

请注意，2.4285 是完全错误的。在不同的时间（不同的刻度值），不同的值将是“错误的”。Math.NET 中是否存在 x 值较大的“错误”，还是我期望过高？

I'm trying to get the magnitude of a vector and I tried using the L2Norm() method but there was a red line under it stating that MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double.Vector does not contain a definition for L2Norm and no extension method L2Norm accepting a first argument of type MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double.Vector could be found (are you missing a using directive or an assembly reference?'

I put,

At the top so I'm not sure why it's still showing an error. Any ideas on what the issue might be?