提高线性方程组的求解速度

Question

我正在处理大量数据，这些数据通常是病态的，当我使用np.linalg.lstsq时运行速度非常慢（我使用这个函数是因为我的矩阵是病态的，而其他函数，如np.linalg.solve(A, B)给出了错误的解）B在每个循环中随着其值的变化而计算。这就是为什么我把它放在循环中，虽然对于这个狙击手来说，这是没有必要的

import numpy as np
A = np.random.randn(15000, 15000)
for i in range(50000):
    B[i] = np.random.randn(15000)
    C = np.linalg.lstsq(A, B[i], rcond=None)

如何显著提高如此庞大矩阵的速度？有没有类似Python的方法