python - Python 中的 Cholesky 实现 - 求解 Ax=b

Question

我使用 Cholesky 分解进行 Ax=b 来查找 x ，先执行 L*LT=A 然后执行 y =L*b 并最终 x=LT*b。当我检查时，我似乎没有得到与经典 Ax=b< 相同的结果 . 这是我的代码:

import numpy as np
import scipy.linalg as sla

myL=np.linalg.cholesky(A)


#check_x = np.dot(A, b)
#check_x = np.dot(A,b)
check_x = sla.solve(A, b)

#check if the composition was done right
myLT=myL.T.conj() #transpose matrix
Ac=np.dot(myL,myLT) #should give the original matrix A



#y=np.dot(myL,b)
y = sla.solve_triangular(myL, b)

#x=np.dot(myL.T.conj(),y)
x = sla.solve_triangular(myLT, b)

Answer 1

我失眠又累，我把最后一行写错了，实际上是

x=np.linalg.solve(myLT, y)