对于有约束的矩阵输入，scipy.optimize.minimize无法收敛

的可能原因有以下几点：

1. 初始值选择不当：scipy.optimize.minimize的收敛性很大程度上依赖于初始值的选择。如果初始值离最优解较远，可能会导致算法无法收敛。此时，可以尝试使用不同的初始值，或者通过其他方法来寻找更好的初始值。
2. 约束条件不满足：scipy.optimize.minimize在处理约束条件时，需要确保约束条件是满足的。如果约束条件不满足，算法可能无法找到满足约束条件的最优解。可以检查约束条件的定义是否正确，并确保约束条件在初始值附近是可行的。
3. 优化算法选择不当：scipy.optimize.minimize提供了多种优化算法，不同的算法适用于不同类型的问题。如果选择的算法不适用于特定的问题，可能会导致无法收敛。可以尝试使用其他算法，例如SLSQP、COBYLA等，看是否能够收敛。
4. 矩阵输入不满足要求：scipy.optimize.minimize对于矩阵输入有一定的要求，例如矩阵的维度、形状等。如果输入的矩阵不满足要求，可能会导致算法无法收敛。可以检查输入矩阵的维度、形状是否正确，并确保其满足算法的要求。

总结起来，如果scipy.optimize.minimize无法收敛，可以尝试以下方法：重新选择初始值、检查约束条件是否满足、尝试其他优化算法、检查矩阵输入是否满足要求。如果问题仍然存在，可能需要进一步分析具体情况，或者考虑使用其他优化工具或方法来解决。