对于求 $\|Ax-b\|$ 的最小值或使之最小的 $x$ 的问题，常见的方法是通过最小二乘法来解决。这里主要涉及到线性代数和数值分析中的一些基本概念和计算方法。

1. 最小二乘法基本概念

最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到一组数据中最佳拟合线（或超平面）的过程。在线性模型中，这通常涉及到最小化误差的平方和。当我们有 $\|Ax-b\|$ 的形式时，$A$ 是一个已知的矩阵，$x$ 是我们需要求解的变量，$b$ 是已知的向量。这个问题可以表述为寻找一个向量 $x$ 使得误差向量 $Ax - b$ 的欧氏范数最小。

2. 数学公式和推导

要最小化 $\|Ax-b\|$，可以将其转化为一个二次形式：

$$\|Ax-b\|^2 = (Ax - b)^T (Ax - b)$$

展开后得到：

$$x^T A^T A x - 2 b^T A x + b^T b$$

为了找到这个表达式的最小值，需要对 $x$ 求导并置零：

$$\frac{\partial}{\partial x} (x^T A^T A x - 2 b^T A x + b^T b) = 2A^T A x - 2A^T b = 0$$

从而得到正规方程（Normal Equation）：

$$A^T A x = A^T b$$

3. 解正规方程

求解正规方程 $A^T A x = A^T b$ 可以得到最小二乘解。这里有几点需要注意：

• 矩阵的条件数：$A^T A$ 的条件数影响数值解的稳定性和精确性。如果 $A$ 的列线性相关或接近线性相关，$A^T A$ 可能是病态的，直接求解会有数值问题。
• 计算方法：实际计算中通常不直接求解 $A^T A x = A^T b$，而是使用数值稳定的方法，如 QR 分解、奇异值分解（SVD）等。
• 存在多解的情况：如果 $A$ 的列不是线性独立的（即矩阵 $A$ 是奇异的），那么最小二乘解不是唯一的。此时，可以使用 SVD 来找到最小范数的最小二乘解。

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解这个疑问需要考虑矩阵 $A$ 的性质和这两种方法的应用条件。

直接求逆法 $x = A^{-1}b$

直接使用 $x = A^{-1}b$ 求解，其前提是 $A$ 必须是一个可逆矩阵，也就是说 $A$ 必须是方阵且其行列式不为零（即 $\det(A) \neq 0$）。这种方法直接找到一个解，使得 $Ax = b$ 精确成立。

最小二乘法 $A^T A x = A^T b$

如果矩阵 $A$ 是非方阵, 可以使用最小二乘法解 $A^T A x = A^T b$ ，即矩阵可能是过定的（行数多于列数，即 $m > n$）或者欠定的（行数少于列数，即 $m < n$）。最小二乘法的目的是找到 $x$ 使得 $\|Ax - b\|$ 最小，这里的范数通常是欧几里得范数。这种方法不要求 $A$ 是方阵，也不要求 $A$ 可逆。

结果差异

如果 $A$ 是方阵且可逆，那么最小二乘法给出的解 $A^T A x = A^T b$ 将与直接求逆法 $x = A^{-1}b$ 的结果相同，因为此时 $A^T A = A$ 和 $A^T b = b$。然而，如果 $A$ 不是方阵或者是奇异的（不可逆），两种方法将会给出不同的结果：

• 直接求逆法 不适用于非方阵或奇异方阵，因为这种情况下 $A$ 没有逆。
• 最小二乘法 仍然有效，因为它找的是在 $A$ 的列空间中使得 $Ax$ 最接近 $b$ 的 $x$ 值。

因此，这两种方法适用的条件和目标不同，其结果可能也会有所不同，取决于 $A$ 的具体性质。如果 $A$ 可逆且为方阵，两种方法结果相同；如果不是，只有最小二乘法适用。