为什么Scipy和Np Linalg产生不同的特征值来自同一个矩阵？

Question

为什么Scipy和Np Linalg产生不同的特征值来自同一个矩阵？

import numpy as np
newMat = np.array([[3,2],[1,0]])

np.linalg.eigvals(newMat) 
#Eigenvalues: ([ 3.56155281, -0.56155281])


from scipy.linalg import eigh

eigvals, eigvecs = eigh(newMat)
#Eigenvalues: ([-0.30277564,  3.30277564])

Answer 1

因为您目前正在制作不同的值：

• 要求numpy生成矩阵的特征值;
• 要求scipy生成矩阵的特征值，假设矩阵是hermitian 。

矩阵不埃尔米特，因此scipy结果不正确。 您也可以使用numpy函数从numpy.linalg.eigh生成类似的错误特征值。