我正在尝试实现Reinsch's Algorithm（pp 4）。
由于工作矩阵是稀疏的，所以我使用的是scipy.sparse模块，但是正如您所看到的，Reinsch的算法需要稀疏矩阵的Cholesky分解（我们称其为my_matrix）才能求解某些系统，但是我不能找到与此有关的任何东西。
当然，在同一算法中，我可以使用scipy.sparse.linalg.spsolve来解决稀疏系统，然后在算法结尾使用类似以下内容的方法：
R = numpy.linalg.chol（my_matrix.A）
但是，在我的应用程序中，my_matrix通常约为800 * 800，因此最后一个效率很低。
所以，我的问题是，在哪里可以找到这样的分解？
提前致谢。
参考方案
为了快速分解，您可以尝试
from scikits.sparse.cholmod import cholesky
factor = cholesky(A.toarray())
x = factor(b)
A是您的稀疏，对称，正定矩阵。
由于您的矩阵不是“巨大！”将其转换为numpy数组不会引起任何问题。
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