| Source for file CholeskyDecomposition.phpDocumentation is available at CholeskyDecomposition.php 
 *     Cholesky decomposition class *     For a symmetric, positive definite matrix A, the Cholesky decomposition *     is an lower triangular matrix L so that A = L*L'. *     If the matrix is not symmetric or positive definite, the constructor *     returns a partial decomposition and sets an internal flag that may *     be queried by the isSPD() method. *    @author Michael Bommarito     *    Matrix row and column dimension     *    Symmetric positive definite flag     *    Class constructor - decomposes symmetric positive definite matrix     *    @param mixed Matrix square symmetric positive definite matrix        if ($A instanceof Matrix) {            $this->L = $A->getArray();            $this->m = $A->getRowDimension();            for($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {                for($j = $i; $j < $this->m; ++$j) {                    for($sum = $this->L[$i][$j], $k = $i - 1; $k >= 0; --$k) {                        $sum -= $this->L[$i][$k] * $this->L[$j][$k];                            $this->L[$i][$i] = sqrt($sum);                        if ($this->L[$i][$i] != 0) {                            $this->L[$j][$i] = $sum / $this->L[$i][$i];                for ($k = $i +1; $k < $this->m; ++$k) {    }    //    function __construct()     *    Is the matrix symmetric and positive definite?    public function isSPD() {     *    Return triangular factor.     *    @return Matrix Lower triangular matrix        return new Matrix($this->L);     *    @param $B Row-equal matrix     *    @return Matrix L * L' * X = B    public function solve($B = null) {        if ($B instanceof Matrix) {            if ($B->getRowDimension() == $this->m) {                    $nx = $B->getColumnDimension();                    for ($k = 0; $k < $this->m; ++$k) {                        for ($i = $k + 1; $i < $this->m; ++$i) {                            for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                                $X[$i][$j] -= $X[$k][$j] * $this->L[$i][$k];                        for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                            $X[$k][$j] /= $this->L[$k][$k];                    for ($k = $this->m - 1; $k >= 0; --$k) {                        for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                            $X[$k][$j] /= $this->L[$k][$k];                        for ($i = 0; $i < $k; ++$i) {                            for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                                $X[$i][$j] -= $X[$k][$j] * $this->L[$k][$i];                    return new Matrix($X, $this->m, $nx);}    //    class CholeskyDecomposition |