这似乎是一个数值精度问题.

实对称矩阵的特征向量are orthogonal.但您的输入矩阵A不是完全对称的.正如数值误差所预期的那样,差异在eps的数量级上.

>> A-A.'

ans =

1.0e-16 *

0 -0.2082 -0.2776 0 0.1388

0.2082 0 0 -0.1388 0

0.2776 0 0 -0.2776 0

0 0.1388 0.2776 0 -0.5551

-0.1388 0 0 0.5551 0

如果你强制A完全对称,你将得到一个正交的V_A,直到eps的数字错误:

>> A = (A+A.')/2;

>> A-A.'

ans =

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

>> [V_A, D_A] = eig(A);

>> disp(V_A*V_A' - eye(k))

1.0e-15 *

-0.3331 0.2220 0.0755 0.1804 0

0.2220 -0.2220 0.0572 -0.1665 0.1110

0.0755 0.0572 -0.8882 -0.0590 -0.0763

0.1804 -0.1665 -0.0590 0 -0.0555

0 0.1110 -0.0763 -0.0555 0

令人惊讶的是,当A是对称的并且A几乎是对称的时,V_A获得了如此截然不同的结果.这是我对发生的事情的赌注:如noted by @ArturoMagidin,

(1) Eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues of a symmetric matrix must be orthogonal to each other. Eigenvectors corresponding to the same eigenvalue need not be orthogonal to each other.

(2) However, since every subspace has an orthonormal basis,you can find orthonormal bases for each eigenspace, so you can find an orthonormal basis of eigenvectors.

只有当A是对称的时,Matlab才可能采用路线(2)(因此迫使V_a正交).对于不完全对称的A,它可能需要路径(1)并给出每个子空间的基础,但不一定是正交向量.

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