标签: python numpy linear-algebra svd
我比较由np.eig(np.dot(A.T,A))** 2和np.eig(A)计算的特征值。 我发现一些值是相同的,但有些不是。谁能告诉我为什么会这样呢?
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没有数学上的理由期望A的特征值应该等于(A.T * A)的特征值的平方。例如,A的特征值可能很复杂,而A.T * A的特征值保证是真实的,因为A.T * A是对称矩阵。