<div dir="ltr">> <span style="color:rgb(33,33,33)">In 1.15 the call is instead to </span><span style="color:rgb(33,33,33)">`_umath_linalg.lstsq_m` and I'm not sure what this actually ends up </span><font color="#212121">doing - does this end up being the same as `dgelsd`?</font><br><br><font color="#212121">When the arguments are real, yes. What changed is that the dispatching now happens in C, which was done as a step towards the incomplete <a href="https://github.com/numpy/numpy/issues/8720">https://github.com/numpy/numpy/issues/8720</a>.</font><br><div><font color="#212121"><br></font></div><div><font color="#212121">I'm not an expert - but aren't "minimum norm" and "least squares" two ways to state the same thing?</font></div><div><font color="#212121"><br></font></div><div><font color="#212121">Eric</font></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Sun, 18 Nov 2018 at 20:04 Romesh Abeysuriya <<a href="mailto:romesh.abey@gmail.com">romesh.abey@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi all,<br>
<br>
I'm solving an underdetermined system using `numpy.linalg.lstsq` and<br>
trying to track down its behavior for underdetermined systems. In<br>
previous versions of numpy (e.g. 1.14) in `linalg.py` the definition<br>
for `lstsq` calls `dgelsd` for real inputs, which I think means that<br>
the underdetermined system is solved with the minimum-norm solution<br>
(that is, minimizing the norm of the solution vector, in addition to<br>
minimizing the residual). In 1.15 the call is instead to<br>
`_umath_linalg.lstsq_m` and I'm not sure what this actually ends up<br>
doing - does this end up being the same as `dgelsd`? If so, it would<br>
be great if the documentation for  `numpy.linalg.lstsq` stated that it<br>
is returning the minimum-norm solution (as it stands, it reads as<br>
undefined, so in theory I don't think one can rely on any particular<br>
solution being returned for an underdetermined system)<br>
<br>
Cheers,<br>
Romesh<br>
_______________________________________________<br>
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</blockquote></div>