Python SciPy linalg.cholesky用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.linalg.cholesky 的用法。

用法:

scipy.linalg.cholesky(a, lower=False, overwrite_a=False, check_finite=True)#

計算矩陣的 Cholesky 分解。

返回 Hermitian 正定矩陣 A 的 Cholesky 分解 \(A = L L^*\) 或 \(A = U^* U\)。

參數 ：：

a： (M, M) 數組

待分解矩陣

lower： 布爾型，可選

是否計算上三角或下三角 Cholesky 分解。默認為上三角。

overwrite_a： 布爾型，可選

是否覆蓋 a 中的數據(可能會提高性能)。

check_finite： 布爾型，可選

是否檢查輸入矩陣是否僅包含有限數。禁用可能會提高性能，但如果輸入確實包含無窮大或 NaN，則可能會導致問題(崩潰、非終止)。

返回 ：：

c： (M, M) ndarray

a 的上三角或下三角 Cholesky 因子。

拋出 ：：

LinAlgError： 如果分解失敗。

例子：

>>> 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]])