用于实现求解线性方程组的最小二乘法，要求求得的结果必须大于0，才有实际意义的matlab程序

非负最小二乘算法(NNLS)的源程序，C语言版，NASA工程师所写。

使用牛顿算法解决具有非负变量的线性最小二乘问题： 葡萄牙，Judice 和 Vicente，具有非负变量的线性最小二乘问题的块旋转和内点算法的比较，计算数学，63(1994)，第 625-643 页

nnls - lsqnonneg 的替代方案：在大问题上可以更快， 改进的收敛控制，可选的重启向量 解决非负最小二乘法： min wrt x: (d-Cx)'*(d-Cx) 受制于：x>=0 此版本的 nnls 旨在解决可能发生的收敛问题与 2011-2012 版本的 lsqnonneg，并提供了一个快速的解决方案大问题。 包括为 x 提供初始正项的选项使用 nnls 更快地解决迭代问题。 对于一些大问题，nnls 可能比 lsqnonneg 更快， 请参阅测试文件 (nnlstest.m)。 简单用法：x=nnls(C,d) [x,w,info]=nnls(C,d,opts) C 系数矩阵d Rhs 载体opts 包含选项的结构：（可选） .Accy 0 快速版本，1 精炼最终值（默认）， 2 使用准确的步骤，但在大型情况下非常慢， 在小情况下更快，结果通常与 1 相同.Ord

用于在非负约束下拟合最小 suqares 回归问题的函数。 Lawson & Hanson 方法的优化版本