Python（numpy）でCholesky分解で低ランクの更新を実行できるようにするライブラリ/コードを教えてもらえますか？Matlab は、この機能を「cholupdate」と呼ばれる関数として提供しています。LINPACKにもこの機能がありますが、（私の知る限り）まだLAPACKに移植されていないため、scipyなどでは利用できません。
scikits.sparse が CHOLMOD に基づいて同様の機能を提供することがわかりましたが、私の行列は密です。
numpy と互換性のある「cholupdate」の機能を備えた Python で使用できるコードはありますか?
ありがとう！
これは、Cython を使用してコレスキー因子のランク 1 更新とダウンデートを行う Python パッケージです: https://github.com/jcrudy/choldate
例：
from choldate import cholupdate, choldowndate
import numpy
#Create a random positive definite matrix, V
numpy.random.seed(1)
X = numpy.random.normal(size=(100,10))
V = numpy.dot(X.transpose(),X)
#Calculate the upper Cholesky factor, R
R = numpy.linalg.cholesky(V).transpose()
#Create a random update vector, u
u = numpy.random.normal(size=R.shape[0])
#Calculate the updated positive definite matrix, V1, and its Cholesky factor, R1
V1 = V + numpy.outer(u,u)
R1 = numpy.linalg.cholesky(V1).transpose()
#The following is equivalent to the above
R1_ = R.copy()
cholupdate(R1_,u.copy())
assert(numpy.all((R1 - R1_)**2 < 1e-16))
#And downdating is the inverse of updating
R_ = R1.copy()
choldowndate(R_,u.copy())
assert(numpy.all((R - R_)**2 < 1e-16))
この男は、scikits と numpy/scipy を使用して同様のことを行っています。