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Kaczmarz算法是一种参数估计方法，用于估计系统传递函数的参数参考：Astrom 的自适应控制

matlab加速迭代法代码具有信道估计和空间相关性的大规模MIMO系统的随机Kaczmarz算法 这是一个面向研究的代码包，其主要目的是使读者能够复制下面提到的文章的结果，并鼓励并加速对该主题的进一步研究： Victor Croisfelt Rodrigues，JoséCarlos Marinello Filho和TaufikAbrão，“ Kaczmarz大规模MIMO系统的预编码和检测”，IEEE无线通信和网络会议，第1-6页，马拉喀什，Morroco，2019年。预计将很快出版。 Victor Croisfelt Rodrigues，JoséCarlos Marinello Filho和TaufikAbrão，“”，《威利国际通信系统杂志》，2019年； e4158。 也可在arXiv：上使用。 该软件包基于Matlab语言，并且实际上可以复制本文中讨论的所有数值结果和图形。 为了情境化，我们在续篇中介绍了本文的摘要和其他重要信息。 我希望这些内容有助于您的学习，并有助于建立开放科学背后的戒律。 值得注意的是，为了激发开放科学的观念并进一步推动科学的发展，我们还鼓励您与公众分享您

新版本 1.4 包括 Block Kaczmarz 算法的原始实现： * 基于用箭头矩阵求解线性系统的块 Kaczmarz 算法。 循环控制。 * 同上，但采用两个分布的随机控制方案。 *直接投影法（DPM）。 待发布：2015 年 7 月。 对于早期版本 (<1.4)： 该库包含算法 S. Kaczmarz 的四个新修改： * 准最优 Kaczmarz 方法* Tikhonov 正则化问题的列 Kaczmarz 方法* 列 Kaczmarz 方法与 Tikhonov 正则化问题的准最优规则* 用于 Tikhonov 正则化问题的随机列 Kaczmarz 方法在这个文件中，我们考虑了菲利普斯的“著名”测试问题。 这种新算法基于将正则化正规方程转换为等效的增广正规化正规方程组。 主条目：Ivanov AA、Zhdanov AI Kaczmarz 算法用于 Tikhonov 正则化问题，A

这是我们使用稀疏随机 Kaczmarz 算法 [1] 来处理多个测量的实现。 这将解决方程组Y=AX 其中 Y、A 和 X 都是矩阵。 我们的扩展不是优化算法，而是简单的启发式算法，适用于超定和欠定方程组。 如果您将多次测量的数量（L）设置为一个，那么它就是以下论文。 参考： [1]H. Mansour 和 O. Yilmaz，“快速随机 Kaczmarz 算法一致线性系统的稀疏解”，2013 年，大学不列颠哥伦比亚省，温哥华 - 加拿大不列颠哥伦比亚省，arXiv：1305.3803v1。

Kaczmarz算法解线性方程组

对于Kaczmarz算法的描述及算法步骤。有详细的介绍。还有各种Kaczmarz的推广