我需要为奇异正半定矩阵C建模sqrt（x ^ TC x）。在这里，建议使用norm（Q * x），其中Q是从C的Cholesky分解获得的。
但是，np。/ scipy.linalg.cholskey不适用于奇异矩阵。
PS，使用SVD或特征值分解对于我的应用程序来说太慢了。
PS2，此帖子Numpy Cholesky分解LinAlgError没有帮助，因为它没有提供解决方案。同样，问题中的矩阵似乎具有负特征值（而不是奇异）。
我找到了使用ldl分解的解决方案
L,d,_ = scipy.linalg.ldl(C)
d = np.diag(d).copy()
inds = d >= d.max()*1e-8
d = d[inds]
d = np.sqrt(d)
d.shape = (-1,1)
Q = d * L.T[inds]
loss = cp.norm(cp.matmul(Q, x))
LDL分解需要scipy> = 1.1。
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