在python中使用CVXOPT查看稀疏cholesky分解

Question

我试图写一些代码，给定一个稀疏的平方矩阵M，使用PYTHON 3.5中的CVXOPT包计算它的稀疏cholesky分解，形式为PMP'=LL'（其中'表示转置，p是置换矩阵，L是下三角）

经过the documentation for ^{}我已设法做到以下几点：

import CVXOPT
from CVXOPT import cholmod

# Set the CVXOPT options so that the factorization computed is LL' not LDL'
cholmod.options['supernodal']=2

# Makes an expression describing the factorization to be computed
F=cholmod.symbolic(M) 

# Numerically compute the factorization and store the result in F
cholmod.numeric(M, F) 

# Solve LX=M to obtain L'
L=cholmod.spsolve(F, M, sys=4)

我想这会输出矩阵L（或者更确切地说是L'），这就是我想要得到的。然而，当我试图检查LL'=M时，我发现我的输出矩阵不是L'

print(L*cvxopt.spmatrix.trans(L)-M) # Should equal a matrix of zeros, but doesn't

我真的很困惑，在任何地方都看不到如何从存储在F中的符号表示中打印/获取矩阵L。任何熟悉CVXOPT/的人都能看出我在这方面做错了什么吗？我想要的是矩阵L（如果有人知道怎么做，排列P也会很有用！）。任何帮助都将不胜感激