在进行Cholesky分解时，如果矩阵是不完全对称的，可能会导致分解非常慢。这种情况下，可以通过一些方法来解决。

一种解决方法是使用修正的Cholesky分解（Modified Cholesky Decomposition），也称为IC（Incomplete Cholesky）分解。IC分解利用了矩阵的稀疏性，并且只计算分解的部分，从而减少计算量。

以下是一个使用Python中的scipy库进行修正的Cholesky分解的示例代码：

import numpy as np
from scipy.sparse import csc_matrix
from scipy.sparse.linalg import cholesky

def incomplete_cholesky(A):
    L = cholesky(csc_matrix(A), drop_tol=1e-3)
    return L.toarray()

# 示例矩阵
A = np.array([[4, 2, 1],
              [2, 9, 3],
              [1, 3, 16]])

L = incomplete_cholesky(A)
print("L:\n", L)

在上述代码中，csc_matrix将输入矩阵A转换为压缩稀疏列（Compressed Sparse Column）格式，以利用稀疏性进行计算。cholesky函数进行修正的Cholesky分解，并通过drop_tol参数设置一个阈值，用于确定要舍弃的非零元素的大小。最后，将得到的结果转换回数组形式。

请注意，由于修正的Cholesky分解只计算矩阵的部分，所以得到的结果只是一个近似解，而不是精确解。因此，结果可能会略微偏离精确的Cholesky分解。

另外，还有其他一些方法可以加速Cholesky分解，例如使用并行计算、优化算法等。具体选择哪种方法要根据实际情况来决定。