逆威沙特分布，也叫反威沙特分布作是统计学中出现的一类概率分布函数，定义在实数的正定矩阵上。在贝叶斯统计中，逆威沙特分布会用作多变量正态分布协方差矩阵的共轭先验分布。
如果一个正定矩阵
B
{\displaystyle {\mathbf {B} }}
的逆矩阵
B
−
1
{\displaystyle \mathbf {B} ^{-1}}
遵从威沙特分布
W
{\displaystyle W}
的话，那么就说矩阵
B
{\displaystyle {\mathbf {B} }}
遵从逆威沙特分布：
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
共轭梯度法，是求解系数矩阵为对称正定矩阵的线性方程组的数值解的方法。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于系数矩阵为稀疏矩阵的线性方程组，因为使用像Cholesky分解这样的直接方法求解这些系统所需的计算量太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见。
在数值线性代数中，共轭梯度法是一种求解对称正定矩阵线性方程组
共轭梯度法，是求解系数矩阵为对称正定矩阵的线性方程组的数值解的方法。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于系数矩阵为稀疏矩阵的线性方程组，因为使用像Cholesky分解这样的直接方法求解这些系统所需的计算量太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见。
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
线性代数中，科列斯基分解是指将一个正定矩阵的埃尔米特矩阵分解成一个三角矩阵与其共轭转置之乘积。这种分解方式在提高代数运算效率、蒙特卡罗方法等场合中十分有用。实数矩阵的科列斯基分解由安德烈-路易·科列斯基最先发明。实际应用中，科列斯基分解在求解线性方程组中的效率约两倍于LU分解。
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