Kravchuk, OlegKriukova, Galyna2026-02-102026-02-102025Kravchuk O. Moore-Penrose Pseudoinverse Matrix / Kravchuk O., Kriukova G. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 45-47.https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38303The Moore-Penrose pseudo-inverse is a foundational concept in modern numerical linear algebra, offering a principled approach to solving ill-posed and inconsistent systems arising in machine learning and other fields. This paper explores the pseudo-inverse from five distinct perspectives — axiomatic, variational, regularization, spectral, and algebraic graph theory — highlighting its theoretical depth and practical relevance across disciplines such as machine learning, signal processing, and network analysis.enMoore-Penrose pseudo-inverseNumerical linear algebraLeast-squares problemTikhonov regularizationAlgebraic graph theoryconference materialsMoore-Penrose Pseudoinverse MatrixПсевдообернена матриця Мура-ПенроузаConference materials