咨询cupy.linalg.solve是否支持正定矩阵的高效线性方程组求解

你观察得没错，cupy.linalg.solve确实没有提供指定矩阵为正定的参数选项，不过CuPy内置了更贴合需求的简化方案：

• 使用cupy.linalg.cho_solve函数，它专门针对正定矩阵的线性方程组求解场景，底层基于Cholesky分解实现，和你期望的scipy对应功能逻辑一致。

示例用法：

import cupy as cp

# 假设A是正定矩阵，b是右侧向量
A = cp.array([[4, 1], [1, 3]])
b = cp.array([1, 2])

# 先做Cholesky分解
L = cp.linalg.cholesky(A)
# 用cho_solve求解
x = cp.linalg.cho_solve((L, False), b)

这个函数省去了手动调用cupyx.scipy.linalg.lu_solve的步骤，直接适配Cholesky分解的结果完成求解，是官方提供的针对正定矩阵场景的优化方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zvi