测试python 3 numpy中是否正确执行了操作？

Question

我需要计算一个Hessian (二阶导数矩阵)，并修正它当且仅当它不是正定的。如果矩阵不是对称的正(半)定的，而Hessians是对称的，Cholesky分解就失败了。因此，我可以在我的矩阵上使用numpy.linalg.cholesky，这似乎是最有效的检查方法之一。见例如，这个职位。

现在，我不知道如何在没有错误的情况下执行Cholesky分解。例如

H=hessian(X)

if np.linalg.cholesky(H) ...??? :
      'modification'

Answer 1

检查一下矮胖的医生。如果分解失败，函数np.linalg.cholesky将引发一个LinAlgError。因此，将其封装到try/except块中是一种可能的解决方案。

import numpy as np

X = np.random.randint(0, 10, (5, 5))

# compute hessian of X
# H = hessian(X)

try:
    L = np.linalg.cholesky(H)
except np.linalg.LinAlgError:
    # modifications