Как использовать сингулярное разложение для решения задачи наименьших квадратов?

Решение минимальной нормы методом наименьших квадратов && SVD

Начнем с хорошего примера. Чтобы иметь контроль над матрицей, мы строим ее с помощью ее разложения по сингулярным числам  (SVD) A = USV' с ортогональными матрицами U и V и диагональной матрицей S. Напомним, что S имеет только неотрицательные элементы и — для правильных матриц — даже строго положительные значения. Поэтому мы начинаем с установки 

(S) = (1, 2, 3, 4, 5).

Помимо этого приведен пример работы np.linalg.lstsq   с другими данными.

Детально смотри https://informatics-ege.blogspot.com/2022/06/least-squares-minimal-norm-solution-svd.html