Bom, se você tiver A = R.R^t a partir da fatoração de Cholesky, então A^-1 = (R.R^t)^(-1) = (R^t)^-1.R^(-1)
Mas R é triangular, então é muito simples resolver um sistema linear do tipo Rx = y. Resolva os sistemas lineares R.x_i = e_i onde e_i é o vetor cuja i'ésima coordenada é 1 e as demais são 0. A matriz cujas colunas são x_i's é a inversa de R. Tenho quase certeza que tal algoritmo é bem eficiente (o mais pesado vai ser a fatoração de Cholesky) e estável. [ ]'s iii <[EMAIL PROTECTED]> wrote: Olá, estou com o seguinte problema, tenho que inverter uma matriz, que a príncipio pode ser de dimensão muito grande. Preciso implementar uma algoritmo que faça essa inversão tirando vantagem do fato da matriz que preciso inverter ser simétrica. Existe uma fatoração, a fatoração de Cholesky, que tira certo proveito disso, mas estou me perguntando se não existiria um método mais eficiente de se fazer isso. Alguém conhece? Qualquer ajuda é bem vinda. ========================================================================= Instruções para entrar na lista, sair da lista e usar a lista em http://www.mat.puc-rio.br/~nicolau/olimp/obm-l.html =========================================================================