下の段落を参照し,その後の質問に,段落と同じ言語で答えます.  パサージ: LDAとフィッシャー判別式を実際のデータに適用する際の別の複雑さは,各サンプル (すなわち,各データベクトルの次元性) の測定数が各クラスのサンプル数を上回るときに発生する. この場合,共変数推定値は完全なランクを持っていないので,逆算することはできません. 解決する方法はいくつかあります 一つは,上記の式で通常の行列逆の代わりに 擬似逆を使うことです. しかし,よりよい数学的安定性は,まず問題を  標準行列の逆数に対して どんな種類の逆数が提案されますか?
偽逆数