为什么在R中colSums和申请稀疏（dgCMatrix）矩阵之间不一致？

Question

在下面的代码中，使用Matrix::colSums()求和的结果与apply(, MARGIN = 2, FUN = sum)不同。

library(Matrix)
# Initialise RNG
set.seed(3737)
# Parameters
nr <- 2000  # Number of rows
nc <- 5  # Number of columns
nz <- round(nr / 10)  # Number of non-zero entries in each column
# Create a sparse matrix with given numbers or rows, columns and non-zero entries
a.sparse <- Matrix(0, nrow = nr, ncol =nc, sparse = TRUE)
for( c. in 1:nc ) {
  a.sparse[sample(nr, nz), c.] <- rnorm(nz)
}
# Column sums are inconsistent between colSums and apply
colSums(a.sparse) - apply(a.sparse, MARGIN = 2, FUN = sum)
# Column sums are consistent between colSums and apply in dense case
a.dense <- as.matrix(a.sparse)
class(a.dense)
colSums(a.dense) - apply(a.dense, MARGIN = 2, FUN = sum)

例如，在colSums(a.sparse) - apply(a.sparse, MARGIN = 2, FUN = sum)行中，我作为输出：

3.907985e-14  2.486900e-14  1.421085e-13 -1.421085e-13  0.000000e+00

但密集的情况下正常工作。任何人都可以阐明导致这里不一致的原因吗？该错误的数量级大于.Machine$double.eps，并且正在导致我正在分析的软件不稳定。