Почему я получаю разные собственные значения для Python
import numpy as np
import scipy.linalg
scipy.linalg.eigvalsh(np.array([[1,1],[1,1]]))
>>> array([0., 2.])
, чем я получаю для той же матрицы в R
> eigen(Inverse(matrix(c(1,1,1,1), ncol = 2, nrow = 2)))
eigen() decomposition
eigen() decomposition
$values
[1] 0.1666667 -0.2500000
$vectors
[,1] [,2]
[1,] 0.7071068 0.7071068
[2,] 0.7071068 -0.7071068
Даже если масштабирование собственных векторов / собственных значений отличается- представленные значения предполагают различную определенность матриц ...