我使用matlab来计算以下问题：
A，B是两个m个n正交矩阵，A'*A = I和B'*B = I其中I是身份矩阵。 m比n大得多。我正在计算C = (2B*B'-I)*A，它也是一个正交矩阵。
但是在matlab中，数字的精确度会导致以下问题：
max(max(abs(A'*A-I))) = e0 > 0
max(max(abs(B'*B-I))) = e0 > 0
计算出的C有max(max(abs(C'*C-I))) = e1 > e0。
如果我通过计算D = (2C*C'-I)*B重复上述过程，这个错误限制会升级D，随着越来越多的此类迭代，此错误会爆炸。
有没有办法在不增加此错误限制的情况下进行计算？
谢谢！
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作为一般规则，您执行的计算和转换越多，您就越需要开始担心浮点错误。
为了减轻这种影响，有几种可能性：
1）使用支持精确算术的Maple或Mathematica等软件，这将以更大的计算负担为代价消除问题。我的理解是Matlab不支持精确算术（但我可能错了......）
2）使用比Double更高的精度来缓解浮点错误。例如，FEX提交Multiple Precision Toolbox for MATLAB声称支持任意大的精度格式。我自己从未使用它，所以我无法评论它的工作情况。
3）根据矩阵中数字的相对大小，可能会有一些数字技巧或变换可用于减少浮点误差。这是一个很大的主题，但一般来说，我们的想法是尝试扩展您的问题，以使数字尽可能接近彼此。
可能还有其他一些我不知道的可能性。我当然不是这方面的专家。我很想知道其他受访者的建议。
哦，另外一件事，我只是偶然发现了related SO question。