矩阵分解是处理线性空间诸问题很有用的方式,根据矩阵的特性和问题不同的需求,一个矩阵有多种分解方式,如Doolittle分解、谱分解、极分解、QR分解、奇异值分解等。当矩阵对称正定时,最好用的分解是cholesky分解,它在数理统计、信号分析等学科有典型的应用。从数值计算的角度来说,因为它利用了矩阵对称正定的特性,数值计算高效、稳定。

正定矩阵的五大性质 杂谈cholesky分解(1)

正定矩阵的五大性质 杂谈cholesky分解(2)

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