La tabla de costos

Conteos de flops del término principal para una factorización densa m × n con m ≥ n, de Trefethen & Bau, Numerical Linear Algebra:

Método	Flops	La pregunta que responde
Cholesky (n × n SPD)	n³/3	Resolver Ax = b muchas veces, A simétrica definida positiva
LU (n × n)	2n³/3	Lo mismo, A solo cuadrada
QR (m × n)	2mn² − 2n³/3	Mínimos cuadrados, sin formar XᵀX
Descomposición espectral (n × n sim.)	≈ 9n³	¿A qué converge la aplicación repetida?
SVD delgada (m × n)	2mn² + 11n³	La mejor aproximación de rango k de cualquier cosa
SVD aleatorizada (rango k)	≈ 4mnk	Lo mismo, cuando k ≪ n y A es densa
Lanczos (rango k, dispersa)	O(k · nnz(A))	Lo mismo, cuando A es dispersa

Cholesky es la más barata y la más exigente: necesita simetría y definición positiva, y lo dice.