Cholesky 分解和 log-cholesky 分解之间有什么区别吗？如果是，有什么区别？

在Giovanni Petris 的论文“An R package for dynamic linear models”中（他参考了Pinheiro 和 Bates 的论文“Unconstrained Parametrizations of Variance-Covariance Matrices”（1996 年））。

在这种情况下，由于模型不是标准模型，我们使用通用 create dlm 来定义构建，我们随后使用它来查找模型参数的 MLE。为了避免具有复杂约束的优化问题，我们根据其对数 Cholesky 分解的元素对 V 进行参数化

我知道“Cholesky 分解”$L L^T$

$A = \begin{bmatrix}a_{11} & a_{21} & a_{31} \\a_{21} & a_{22} & a_{23}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}l_{11} & 0 & 0 \\l_{21} & l_{22} & 0\\ l_{31} & l_{32} & l_{33}\end{bmatrix} \begin{bmatrix}l_{11} & l_{21} & l_{31} \\0 & l_{22} & l_{23}\\ 0 & 0 & l_{33}\end{bmatrix} \qquad ,$

但我不知道“Log-Cholesky 分解”。