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numpy.linalg.cholesky（a ）[来源] ¶

胆固醇分解。

返回方阵a的Cholesky分解L * LH，其中L为下三角，.H为共轭转置运算符（如果a为实值，则为普通转置）。 a必须是Hermitian（如果为实数，则为对称）且为正定。实际上仅返回L。

参量

一个（...，M，M）array_like

Hermitian（如果所有元素都是实数，则为对称）正定输入矩阵。

退货

L （...，M，M）array_like

上或下三角的Cholesky因数一个。如果a是矩阵对象，则返回矩阵对象。

加薪

LinAlgError

如果分解失败，例如，如果a不是正定的。

笔记

1.8.0版中的新功能。

广播规则适用，numpy.linalg有关详细信息，请参阅文档。

霍尔斯基分解法通常用作求解的快速方法

（当A既是Hermitian /对称的又是正定的）。

首先，我们解决了在

然后在

例子

>>> A = np.array([[1,-2j],[2j,5]])
>>> A
array([[ 1.+0.j, -0.-2.j],
       [ 0.+2.j,  5.+0.j]])
>>> L = np.linalg.cholesky(A)
>>> L
array([[1.+0.j, 0.+0.j],
       [0.+2.j, 1.+0.j]])
>>> np.dot(L, L.T.conj()) # verify that L * L.H = A
array([[1.+0.j, 0.-2.j],
       [0.+2.j, 5.+0.j]])
>>> A = [[1,-2j],[2j,5]] # what happens if A is only array_like?
>>> np.linalg.cholesky(A) # an ndarray object is returned
array([[1.+0.j, 0.+0.j],
       [0.+2.j, 1.+0.j]])
>>> # But a matrix object is returned if A is a matrix object
>>> np.linalg.cholesky(np.matrix(A))
matrix([[ 1.+0.j,  0.+0.j],
        [ 0.+2.j,  1.+0.j]])