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为什么用Cholesky分解求正定矩阵比用numpy求正定矩阵慢？

Cholesky分解是一种用于求解正定矩阵的分解方法，而numpy是Python中常用的数值计算库。在求解正定矩阵时，Cholesky分解相比于numpy的方法可能会更慢，原因如下：

算法复杂度：Cholesky分解的算法复杂度为O(n^3)，其中n为矩阵的维度。而numpy中的求解正定矩阵的方法可能采用更高效的算法，例如基于LU分解或特征值分解的方法，其算法复杂度可能更低。
实现方式：numpy是经过高度优化的数值计算库，底层使用C或Fortran等编程语言实现，能够充分利用底层硬件资源，提供高效的矩阵运算。而Cholesky分解的实现可能相对简单，没有经过如此高度的优化，因此在性能上可能会有差距。
应用场景：Cholesky分解主要用于求解正定矩阵的逆、线性方程组的解等问题，适用于需要精确求解的场景。而numpy提供了更广泛的数值计算功能，适用于各种科学计算和数据分析任务，因此在求解正定矩阵时可能会采用更通用的方法。

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