当不存在“零”特征值时,怎么可能会出现一个错误,说矩阵是奇异的?

时间:2019-03-28 16:00:10

标签: r matrix-inverse

当我尝试使用代码solve(cov)反转18 X 18协方差矩阵时,出现以下错误:

Error in solve.default(cov(df)) : 
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 2.63479e-25

但是,这些是我矩阵的特征值:

eigen(cov, only.values = TRUE)

#$values
# [1]  4.105170e+06  1.977621e+02  3.676431e+00  1.484476e+00  6.883726e-01  # 4.403522e-01  4.123342e-01  3.584047e-01  3.119993e-01  2.511471e-01
# [11]  2.057295e-01  1.302504e-01  9.184037e-02  2.355371e-02  1.332287e-02  # 7.642044e-03  4.222112e-17 -7.681962e-11

我不知道这怎么可能。如果矩阵是奇异的,我是否应该至少看到一个零本征值? “算术上的奇异”与“算术上的奇异”又有何不同?也许“互惠条件编号”为我提供了有关我的问题的线索,但我不明白这意味着什么...

任何帮助将不胜感激。 预先非常感谢。

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