matlab 将矩阵转为正定矩阵

在MATLAB中，可以使用Cholesky分解将一个矩阵转换为正定矩阵。Cholesky分解是将一个正定矩阵分解为下三角矩阵和其转置矩阵的乘积，从而可以将一个非正定矩阵转换为正定矩阵。

以下是使用MATLAB进行Cholesky分解的示例代码：

% 定义一个非正定矩阵
A = [1 2; 2 5];

% 进行Cholesky分解
L = chol(A, 'lower');

% 生成正定矩阵
A_pd = L * L';

在上面的代码中，变量`L`是下三角矩阵，而变量`A_pd`就是转换后的正定矩阵。

相关问题

matlab判断矩阵是否正定

可以使用MATLAB中的`chol`函数来判断矩阵是否正定。如果矩阵A是正定的，那么它的Cholesky分解L=chol(A)是存在的。如果矩阵A不是正定的，则`chol`函数会返回一个错误。

代码如下：

A = [1 2 3; 2 5 6; 3 6 9];
L = chol(A);

如果矩阵A是正定的，上述代码将返回一个下三角矩阵L，否则将返回一个错误。

用matlab判断矩阵是否正定

可以使用MATLAB中的`chol`函数判断矩阵是否正定。如果矩阵A是正定的，那么它的Cholesky分解A=LL'是存在的，其中L是下三角矩阵。如果矩阵A不是正定的，那么在尝试计算Cholesky分解时会出现错误。

下面是一个示例代码，用于判断一个矩阵是否正定：

% 定义一个矩阵A
A = [5 1 1; 1 5 1; 1 1 5];

% 尝试计算A的Cholesky分解
L = chol(A);

% 如果没有出现错误，说明A是正定的
disp('A is positive definite.');

如果运行上述代码，将会输出'A is positive definite.'。如果定义的矩阵不是正定的，尝试计算Cholesky分解时将会出现错误。