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我想用 Sympy 找到一个符号 Cholesky 分解。矩阵 M(参见示例)是实对称的(因此是埃尔米特矩阵)。但 Sympy 引发 ValueError:矩阵必须是厄米特矩阵。
两个问题:
from sympy import *
x, y = symbols('x y')
M = Matrix([
[ exp(x**2), exp(x*y)],
[ exp(x*y), exp(y**2)]
])
print(M == M.T) #True
L = M.cholesky() #ValueError: Matrix must be Hermitian.
最佳答案
M
不是 Hermitian,因为值 x
和 y
没有复数限制。由于 M
不一定是 Hermitian,因此您应该使用
M.cholesky(hermitian=False)
Out[17]:
Matrix([
[ sqrt(exp(x**2)), 0],
[exp(x*y)/sqrt(exp(x**2)), sqrt(exp(y**2) - exp(-x**2)*exp(2*x*y))]])
hermitian
是出现在 sympy 版本 1.4
中的参数。您可以找到更改on this page 。对于早期版本,cholesky
方法按原样适用于您的示例。
关于python - Sympy:为什么 cholesky 不适用于这个对称矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57036453/
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