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协变性矩阵在风险管理，财产定价，和公事包分配起一个重要作用。当维数比样品尺寸可比较或大得多时，协变性矩阵评价变得挑战性。为减少维数的一条广泛地使用的途径基于多因素模型。尽管它很好被学习了并且在许多应用相当成功，估计的协变性矩阵的质量经常为技术、花费的原因在因素矩阵由于失踪的数据的重要数量被降级。因为因素矩阵仅仅是近似低的等级或甚至有完整的等级，存在矩阵结束算法不是适用的。我们直接用因素模型考虑一个新矩阵结束范例并且为恢复使用 multipliers 的轮流出现的方向方法。数字实验证明原子标准的矩阵结束途径