profrotterСамый стандартный, есть характеристики

, которые принимают значения

в

экспериментах. На выходе интересуемся какой-то характеристикой

, предполагаем линейную зависимость

. Минимизируем невязку

, находим псевдообратную матрицу. По сути, если бы не дискретность, имели бы дело со скалярной функций

А в векторном случае по характеристикам

выходов несколько --

. По сути, здесь скрыта вектор-функция
GeenВ скалярном случае ответ был однозначным, невязку

, а здесь правая часть -- матрица. Выходит, что вместо нормы вектора в этом случае минимизируем норму матрицы?