<div dir="ltr"><div>I have an open PR which lets users control the checks on the input covariance matrix. The matrix is required to be symmetric and positve semi-definite (PSD). The current behavior is that NumPy raises a warning if the matrix is not PSD, and does not even check for symmetry. </div><div><br></div><div>I added a symmetry check, which raises a warning when the input is not symmetric. And added two keyword args which users can use to turn off the checks/warnings when the matrix is ill formed. So this would only cause another new warning to be raised in existing code.</div><div><br></div><div>This is needed because sometimes the covariance matrix is only *almost* symmetric or PSD due to roundoff error. </div><div><br></div><div>Thoughts?</div><div><br></div><div><br></div><div>PR: <a href="https://github.com/numpy/numpy/pull/5726">https://github.com/numpy/numpy/pull/5726</a></div></div>