在 R 中计算矩阵行列式的替代方法答案

【问题标题】：Alternative ways to calculate the determinant of a matrix in R在 R 中计算矩阵行列式的替代方法
【发布时间】：2013-08-09 15:30:20
【问题描述】：

因此，如果矩阵的行列式等于 0，则该矩阵必须是奇异的（不可逆），这是一个数学事实。现在，我遇到的问题是，当我计算矩阵的行列式时，它等于零，但是，当我计算逆时它存在。我认为这与 R 计算两者不一致的决定因素的方式有关。这是我正在尝试的代码（我不会打印求解的结果，因为矩阵是 100 x 100）。

> Rinv = solve(R)
> 
> det(R)
[1] 0
> 
> #Using a Cholesky Factorization
> L = chol(R)
> Q = t(L)
> 
> det(L)*det(Q)
[1] 0

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于大型矩阵，行列式可能太大或太小并溢出double 精度。行列式是特征值的乘积：例如，如果它们都是.0001，那么你的矩阵是可逆的，但是行列式是1e-400，它太小了，只能表示为0。

你可以改为看行列式的对数，

determinant(R, logarithm=TRUE)

或者，直接，特征值

eigen(R, only.values=TRUE)

【讨论】：