有人知道关于这种行为的文档吗?
import numpy as np
A = np.random.uniform(0,1,(10,5))
w = np.ones(5)
Aw = A*w
Sym1 = Aw.dot(Aw.T)
Sym2 = (A*w).dot((A*w).T)
diff = Sym1 - Sym2
diff.max()接近机器精度的非零,例如4.4e-16。
这(与0的差异)通常很好...在一个有限精度的世界里,我们不应该感到惊讶。
此外,我猜测numpy在对称产品方面很聪明,以节省flops并确保对称输出……
但我处理的是混沌系统,在调试时,这种微小的差异很快就会变得明显起来。所以我想知道到底发生了什么。
https://stackoverflow.com/questions/43453707
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