scipy.linalg.

cholesky#

scipy.linalg.cholesky(a, lower=False, overwrite_a=False, check_finite=True)[源代码][源代码]#

计算矩阵的 Cholesky 分解。

返回 Hermitian 正定矩阵 A 的 Cholesky 分解,\(A = L L^*\)\(A = U^* U\)

参数:
a(M, M) array_like

待分解的矩阵

下限bool, 可选

是否计算上三角或下三角的 Cholesky 分解。默认是上三角。

overwrite_abool, 可选

是否覆盖 a 中的数据(可能会提高性能)。

check_finitebool, 可选

是否检查输入矩阵是否仅包含有限数值。禁用可能会提高性能,但如果输入包含无穷大或NaN,可能会导致问题(崩溃、非终止)。

返回:
c(M, M) ndarray

上三角或下三角的 Cholesky 因子 a

Raises:
LinAlgError如果分解失败。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cholesky
>>> a = np.array([[1,-2j],[2j,5]])
>>> L = cholesky(a, lower=True)
>>> L
array([[ 1.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+2.j,  1.+0.j]])
>>> L @ L.T.conj()
array([[ 1.+0.j,  0.-2.j],
       [ 0.+2.j,  5.+0.j]])