请使用python凸多边形的权值矩阵如下，求它的最优三角剖分

为了求解凸多边形的最优三角剖分，我们可以使用动态规划算法。具体来说，我们可以定义一个二维数组 $dp$，其中 $dp[i][j]$ 表示将从第 $i$ 个顶点到第 $j$ 个顶点的部分进行三角剖分所得到的最小权值和。显然，当 $i = j$ 时，$dp[i][j] = 0$，因为这个部分已经是一个三角形了，不需要再进行剖分。

接下来，我们考虑如何计算 $dp[i][j]$，其中 $i < j$。假设我们要将从第 $i$ 个顶点到第 $j$ 个顶点的部分剖分为两个三角形，其中第一个三角形的顶点为 $i, k, j$，其中 $i < k < j$。那么，剩余部分可以分成两个子问题，即从第 $i$ 个顶点到第 $k$ 个顶点的部分和从第 $k$ 个顶点到第 $j$ 个顶点的部分。

根据上述分析，我们可以得到如下的递推式：

$$
dp[i][j] = \min_{i < k < j}\{dp[i][k] + dp[k][j] + w(i, k, j)\}
$$

其中 $w(i, k, j)$ 表示三角形 $i, k, j$ 的权值。

最终的答案即为 $dp[0][n-1]$，其中 $n$ 是多边形的顶点数。

下面是使用 Python 实现这个算法的代码：

import sys

# 读入多边形的顶点数和权值矩阵
n = int(input())
w = []
for i in range(n):
    w.append(list(map(int, input().split())))

# 初始化 dp 数组
dp = [[0] * n for _ in range(n)]

# 动态规划计算 dp 数组
for d in range(2, n):
    for i in range(n - d):
        j = i + d
        dp[i][j] = sys.maxsize
        for k in range(i + 1, j):
            dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j] + w[i][k] + w[k][j])

# 输出最优解
print(dp[0][n-1])

注意，这个算法的时间复杂度为 $O(n^3)$，其中 $n$ 是多边形的顶点数，因此在处理大规模的多边形时可能会比较慢。如果需要处理更大的数据，可以考虑使用一些优化方法，例如记忆化搜索、分治等。