R中函数svd（）的收敛误差答案

【问题标题】：Convergence error of function svd() in RR中函数svd（）的收敛误差
【发布时间】：2014-08-15 20:08:50
【问题描述】：

在R中编码时，我发现函数svd()有时可能会抛出错误消息：

Error in La.svd(x, nu, nv) : error code 1 from Lapack routine 'dgesdd'.

在谷歌上搜索了一些资料，发现这个错误是指svd()中使用的算法不收敛。很多人也遇到了同样的错误信息，我尝试了很多他们使用的方法，但没有一个能正常工作，例如使用参数LINPACK = TRUE，对矩阵进行四舍五入甚至使用propack.svd()和trlan.svd()。

我的输入数据是一个矩阵，对角线条目等于 1，其他条目为 0 或相对较小。我猜这个错误与数值精度有关，所以我尝试用round(matrix,6) 之类的东西来舍入矩阵。这有时会有所帮助，但不能从根本上解决问题，我担心这种四舍五入会导致一些有偏差的结果。

如果有人能告诉我如何解决这个问题，我将不胜感激。

【问题讨论】：

可能是您的输入数据有问题，而不是svd()。但是由于没有对您的数据进行描述，因此进一步探索很复杂。
增加输入数据的说明。
在 Linux Debian 3.10.11-1 中使用该函数时，我遇到了与 svd() 和大型矩阵相同的问题。我搬到了 Windows 并且讽刺地它工作了。不知道为什么。

标签： r svd convergence

【解决方案1】：

这发生在我身上，用于大型随机生成 (rnorm) 矩阵（例如，运行 svd 以获取填充 rnorm 的 250 x 800 矩阵的 cor 的前 6 个特征向量）。是的，那个cor矩阵是秩不足的。这样做足够多次，错误就会弹出。我确实发现在我的情况下四舍五入到 5 位数使它停止发生（至少减少了发生率，这样它就不会在我正在进行的大量随机试验中出现）。与不会影响我结果质量的 OP 不同。

【讨论】：