<div dir="ltr">Yes, that's precisely the case but when we know the structure we can just choose the appropriate solver anyhow with a little bit of overhead. What I mean is that, to my knowledge, FORTRAN routines for checking for triangularness etc. are absent. <br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jan 10, 2017 at 2:29 AM, Robert Kern <span dir="ltr"><<a href="mailto:robert.kern@gmail.com" target="_blank">robert.kern@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><span class="">On Mon, Jan 9, 2017 at 5:09 PM, Ilhan Polat <<a href="mailto:ilhanpolat@gmail.com" target="_blank">ilhanpolat@gmail.com</a>> wrote:<br><br>> So every test in the polyalgorithm is cheaper than the next one. I'm not exactly sure what might be the best strategy yet hence the question. It's really interesting that LAPACK doesn't have this type of fast checks. <br><br></span>In Fortran LAPACK, if you have a special structured matrix, you usually explicitly use packed storage and call the appropriate function type on it. It's only when you go to a system that only has a generic, unstructured dense matrix data type that it makes sense to do those kinds of checks.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">-- <br><div class="m_-6666164018427025362gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Robert Kern</div>
</font></span></div></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="https://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.scipy.org/<wbr>mailman/listinfo/numpy-<wbr>discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>