Cholesky Decomposition(Cholesky分解)
定义
Cholesky分解的条件：
Hermitian matrix（复数：埃尔米特矩阵）：类比于实数对称矩阵。
Positive-definite：正定。
可以证明，只要A满足以上两个条件，L是唯一确定的，而且L的对角元素肯定是正数。
正定矩阵的判别：
1.求出A的所有特征值。若A的特征值均为正数，则A是正定的；若A的特征值均为负数，则A为负定的。
2.计算A的各阶顺序主子式。若A的各阶顺序主子式均大于零，则A是正定的。
案例分析
高斯过程中使用Cholesky分解，而不是直接求相关矩阵的逆矩阵，因为它更快，在数值上更稳定。
代码实现
测试：
A = [2,1;1,2];
Cholesky(A)
b = chol(A);
disp(b)
结果：
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THE END
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