python - Numpy 矩阵乘法 U*B*U.T 导致非对称矩阵

Question

在我的程序中，我需要以下矩阵乘法:

A = U * B * U^T

其中 B 是一个 M * M 对称矩阵，U 是一个 N * M 矩阵，其中它的列是正交的。所以我希望 A 也是一个对称矩阵。

但是，Python 并没有这么说。

import numpy as np
import pymc.gp.incomplete_chol as pyichol

np.random.seed(10)
# Create symmetric matrix B
b = np.matrix(np.random.randn(20).reshape((5,4)))
B = b * b.T
np.all(B== B.T)

而 B 确实是对称的:

In[37]: np.all(B== B.T)
Out[37]: True

# Create U
m = np.matrix(np.random.random(100).reshape(10,10))
M = m * m.T
# M
U, s, V = np.linalg.svd(M)
U = U[:, :5]
U.T * U

In[41]: U.T * U
Out[41]: 
matrix([[  1.00000000e+00,   0.00000000e+00,  -2.77555756e-17,
          -1.04083409e-17,  -1.38777878e-17],
        [  0.00000000e+00,   1.00000000e+00,  -5.13478149e-16,
          -7.11236625e-17,   1.11022302e-16],
        [ -2.77555756e-17,  -5.13478149e-16,   1.00000000e+00,
          -1.21430643e-16,  -2.77555756e-16],
        [ -1.04083409e-17,  -7.11236625e-17,  -1.21430643e-16,
           1.00000000e+00,  -3.53883589e-16],
        [  0.00000000e+00,   9.02056208e-17,  -2.63677968e-16,
          -3.22658567e-16,   1.00000000e+00]])

因此 U，一个 10*5 矩阵，确实是标准正交的，除了数字舍入导致不完全相同。

# Construct A
A = U * B * U.T
np.all(A == A.T)

In[38]: np.all(A == A.T)
Out[38]: False

A 不是对称矩阵。

此外，我检查过 np.all(U.T*U == (U.T*U).T) 会是 False。

这就是我的 A 矩阵不对称的原因吗？换句话说，这是一个无法回避的数值问题吗？

在实践中，如何避免此类问题并获得对称矩阵A？

我使用技巧 A = (A + A.T)/2 来强制它是对称的。这是解决此问题的好方法吗？

Answer 1

您观察到 所以 U，一个 10*5 矩阵，确实是标准正交的，除了数字舍入导致不完全相同。

同样的推理适用于 A - 除了数字舍入外，它是对称的:

In [176]: A=np.dot(U,np.dot(B,U.T)) 

In [177]: np.allclose(A,A.T)
Out[177]: True

In [178]: A-A.T
Out[178]: 
array([[  0.00000000e+00,  -2.22044605e-16,   1.38777878e-16,
          5.55111512e-17,  -2.49800181e-16,   0.00000000e+00,
          0.00000000e+00,  -1.11022302e-16,  -1.11022302e-16,
          0.00000000e+00],
       ...
       [  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   1.11022302e-16,
          2.77555756e-17,  -1.11022302e-16,   4.44089210e-16,
         -2.22044605e-16,  -2.22044605e-16,   0.00000000e+00,
          0.00000000e+00]])

我在比较 float 组时使用 np.allclose。

与 np.matrix 相比，我也更喜欢 ndarray 和 np.dot，因为逐个元素的乘法与矩阵乘法一样常见。

如果其余代码依赖于 A 是对称的，那么您的技巧可能是个不错的选择。它的计算成本并不高。

出于某种原因，einsum 避免了数值问题:

In [189]: A1=np.einsum('ij,jk,lk',U,B,U)

In [190]: A1-A1.T
Out[190]: 
array([[ 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.,  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.],
       [ 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.,  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.]])

In [193]: np.allclose(A,A1)
Out[193]: True