Julia中Wishart生成的正定矩阵的逆

我使用分发包从Julia的Wishart创建了一个正定矩阵。我想用它来生成具有指定精度的随机多元正态分布。因此，我使用MvNormal的标准形式，即MvNormalCanon

然而，我有点困惑，因为Wishart随机生成的矩阵虽然是正定的，但其逆矩阵不是。因此，有时它会导致使用该精度从多元正态生成问题

例如：

using Distributions
X=rand(Wishart(10, eye(10)))
isposdef(X) // true
isposdef(inv(X)) // false

我还使用MvNormalCanon生成随机向量，如下所示：

rand(MvNormalCanon(X*μ, X))

其中μ是我的平均向量。但是上面创建了一个

Base.LinAlg.PosDefException（1）

。 如果是的话，朱莉娅为什么会这样做

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另外，可能是在Wishart中的比例矩阵中添加了一小点，这可能会解决问题。

isposdef

首先检查输入矩阵是否为Hermitian矩阵。在这种情况下，此检查失败，因为取反数时存在舍入误差。一种解决方案是使用

Symmetric

wrapper:

X=Symmetric（rand（Wishart（10，eye（10）））；iX=库存（X）；isposdef（iX）