问题描述
我们都知道拉普拉斯矩阵的最小特征值为零，特征向量为[1 1 ... 1]，因为每一行的和为零。
所以对于矩阵：[[ 1. -1. 0.][-1. 2. -1.][ 0. -1. 1.]]
我尝试了 np.linalg.eig(L)、np.linalg.eigh(L)、scipy.linalg.eig(L)，但它们中的每一个都无法得到零和 [1 1 ... 1]。
在np.linalg.eig(L)中：
(-3.367702055640532e-17,0.9999999999999998,2.999999999999999)
(array([-0.40824829,0.70710678,0.57735027]),array([8.16496581e-01,2.61239546e-16,5.77350269e-01]),array([-0.40824829,-0.70710678,0.57735027]))
在np.linalg.eigh(L)中：
(9.996582244115599e-17,1.0,3.0)
(array([-0.57735027,0.40824829]),array([-5.77350269e-01,7.58447699e-17,-8.16496581e-01]),array([-0.57735027,0.40824829]))
在scipy.linalg.eig(L)中：
((-3.367702055640532e-17+0j),(0.9999999999999998+0j),(2.999999999999999+0j))
(array([-0.40824829,0.57735027]))
我知道计算机表示错误，但特征向量远非 [1 ... 1]^T。
解决方法
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