Курс отлично структурирован: от задачи наименьших квадратов до численной реализации. Хочу отметить что объяснение LSQR через бидиагонализацию Голуба-Кохана позволило увидеть, как мы проецируем исходную матрицу на подпространство Крылова без формирования A^T A, избегая катастрофической потери точности. Связь с QR-разложением в малой задаче проекции наглядно демонстрирует, почему метод устойчив. Отдельный плюс за геометрическую визуализацию, стало понятно, почему метод дает монотонное убывание нормы невязки, но при этом важно вовремя остановиться (эффект полу-сходимости), чтобы не начать приближаться к шуму вместо истинного решения. Большая благодарность Руслану за проделанную работу в составлении этого курса.