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矩阵分解是处理线性空间诸问题很有用的方式，根据矩阵的特性和问题不同的需求，一个矩阵有多种分解方式，如Doolittle分解、谱分解、极分解、QR分解、奇异值分解等。当矩阵对称正定时，最好用的分解是cholesky分解，它在数理统计、信号分析等学科有典型的应用。从数值计算的角度来说，因为它利用了矩阵对称正定的特性，数值计算高效、稳定。
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