Hallo :-)
Es ist wohl $$ Q^T\cdot b=\begin{pmatrix}-1\\4\\3\end{pmatrix} $$
gemeint.
Mal etwas allgemeiner. Man betrachtet eine QR-Zerlegung von \(A\in \R^{m,n}\), also \(A=Q\cdot R\), wobei \(Q\in \R^{m,m}\) orthogonale Matrix ist und \(R:=\begin{pmatrix}R_1\\\textbf{0}\end{pmatrix}\in \R^{m,n}\) eine obere Dreiecksmatrix ist und \(R_1\in \R^{n,n}\). Jetzt unterteile ich den Vektor \(c:=Q^T\cdot b=\begin{pmatrix}c_1\\c_2\end{pmatrix}\) in zwei Teile. \(c_1\) hat die ersten \(n\) Komponenten und \(c_2\) demnach die restlichen \(m-n\) Komponenten. So viel zum Aufbau was jetzt kommt:
Man will \(\|A\cdot x-b\|_2^2\) minimieren. Dazu betrachte ich jetzt
$$ \begin{aligned}\|A\cdot x-b\|_2^2&=\|Q\cdot R\cdot x-b\|_2^2\stackrel{(1)}{=}\|Q^T\cdot (Q\cdot R\cdot x-b)\|_2^2\\[10pt]&=\|Q^T\cdot Q\cdot R\cdot x-Q^T\cdot b\|_2^2=\|R\cdot x-Q^T\cdot b\|_2^2\\[10pt]&=\left\|\begin{pmatrix}R_1\\\textbf{0}\end{pmatrix}\cdot x-\begin{pmatrix}c_1\\c_2\end{pmatrix}\right\|_2^2\stackrel{(2)}{=}\|R_1\cdot x-c_1\|_2^2+\|c_2\|_2^2. \end{aligned}$$
Zusammenfassend ist also \(\|A\cdot x-b\|_2^2=\|R_1\cdot x-c_1\|_2^2+\|c_2\|_2^2\).
Für \(R_1\cdot x=c_1\) wird also \(\|A\cdot x-b\|_2^2\) minimal, denn damit hat man
$$ \|A\cdot x-b\|_2^2=\|c_2\|_2^2. $$
Du musst also nichteinmal die Minimalstelle \(x^*\) kennen, um \(\|A\cdot x^*-b\|_2^2\) auszurechnen. :D
(1) Orthogonale Matritzen sind bzgl der euklidischen Norm invariant.
(2) Folgt unmittelbar aus der Definition der euklidischen Norm.