如何解决计算上三角矩阵的矩阵指数的最快方法是什么？
我正在从事一个科学的 Python 项目，在该项目中我需要评估许多 exp(M) 形式的矩阵指数函数。目前，我正在使用 scipy.linalg.expm 函数来评估这个表达式，但即使对于我的小测试用例，这一步也需要很长时间。在查看了实现之后，该函数不会寻找或使用输入矩阵中可能存在的大部分结构。我提供给函数的矩阵实际上相当不错，因为矩阵 M 是块对角线，第一个矩阵 A 是上三角矩阵，第二个矩阵 B 是一个对角矩阵。
M = [[A,0],[0,B]]
我可以通过在第一个块之后获取对角线值来加快计算速度，但这仍然给我留下了 A 矩阵，它可以变得相当大。提前知道矩阵A是上三角时，有没有更快的计算exp(A)的方法？
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