MATLAB 代码解析：使用最小二乘法求解线性方程组

这行 MATLAB 代码 'a = (z_mats_reshaped.'z_mats_reshaped)^-1(z_mats_reshaped.'*image_reshaped);' 用于求解线性方程组，其中：

• 'z_mats_reshaped' 和 'image_reshaped' 是输入矩阵，分别表示系数矩阵和常数矩阵，需要先进行矩阵重塑操作以满足求解要求；
• ' * ' 符号表示矩阵的转置乘积；
• '^-1' 表示矩阵的逆运算；
• 最终的结果 'a' 表示线性方程组的解向量。

具体来说，这行代码是用最小二乘法求解线性方程组，并将结果保存在变量 'a' 中。最小二乘法是一种常见的数值优化方法，用于解决过定线性方程组问题。在此代码中，我们首先计算系数矩阵的转置乘积和逆矩阵，然后将其与常数矩阵的转置乘积相乘，得到线性方程组的解向量。