如何在Matlab中加速cholesky分解

我必须在Matlab中的for next语句中对非常大的矩阵进行几次cholesky分解（函数：chol）。有没有办法提高分解的速度？我可以在多任务处理中执行分解吗（如果可以，如何执行？）？谢谢。

您可以创建parfor循环来并行计算这些矩阵。不过，对于这样的for循环有相当多的限制。请参见此处的信息：您还可以打开第二个（第三个、第四个）Matlab实例。这一直是我最喜欢的并行计算策略。您的矩阵是

完整的

还是

稀疏的

？如果

full

，您可以使用并行计算工具箱和

distributed

或

gpuArray

（以及使用

parfor

在多台机器上并行运行多个，如果您有MATLAB分布式计算服务器可用）。您是否研究过类似QR的替代因子分解？这些矩阵有什么共同点吗，这样一些功就可以从循环中去掉？如果不是，那么帕弗就是答案