。Internal（La_rs（））在某些安装中返回负值，但在其他安装中不返回]]

Question

这是上一个问题的延续：Rfast hd.eigen() returns NAs but base eigen() does not

我在.Internal(La_rs((x))上在不同的计算机上返回不同的结果时遇到问题。

我怀疑它可能与数字格式有关，因为在同一台计算机上，如果我另存为CSV并重新打开，则不会再出现底片了：

在清除Linux上安装：

> load("input_to_La_rs.Rdata")
> r <- .Internal(La_rs(as.matrix(x), only.values = FALSE))
> sum(r$values < 0)
[1] 1
> write.csv(x, "test_for_internal.csv", row.names = FALSE)
> x <- read.csv("test_for_internal.csv")
> r <- .Internal(La_rs(as.matrix(x), only.values = FALSE))
> sum(r$values < 0)
[1] 0
但是，在Windows安装（以及基于CentOS的HPC设置）上，我可以直接打开rdata文件，而不会得到负值：

> load("input_to_La_rs.Rdata")
> r <- .Internal(La_rs(x, only.values=TRUE))
> sum(r$values < 0)
[1] 0
这与不同的R版本/库版本有关吗？我不知道的某些设置？一个错误？

编辑：这是一个更新的示例。即使在此特定安装上，它似乎也不一致，有时我确实得到零：

set.seed(123)
bigm <- matrix(rnorm(2000*2000,mean=0,sd = 3), 2000, 2000)
m <- Rfast::colmeans(bigm)
y <- t(bigm) - m
xx <- crossprod(y)
x <- unname(as.matrix(xx))
b <- .Internal(La_rs(x, TRUE))
sum(b$values < 0)
# [1] 1
还有另一次更新：事实证明，第一个差异随着Rfast的colmeans产生，与基本colMeans产生的结果略有不同。 

    set.seed(123)
    bigm <- matrix(rnorm(2000*2000,mean=0,sd = 3), 2000, 2000)
    m <- colMeans(bigm)
    m <- colmeans(bigm)
    y <- t(bigm) - m
    xx <- crossprod(y)
    x <- unname(as.matrix(xx))
    b <- .Internal(La_rs(x, TRUE))
    sum(b$values < 0)
  # [1] 1

    m <- colMeans(bigm)
    y <- t(bigm) - m
    xx <- crossprod(y)
    x <- unname(as.matrix(xx))
    b <- .Internal(La_rs(x, TRUE))
    sum(b$values < 0)

[是上一个问题的延续：Rfast hd.eigen（）返回NA，但是基本eigen（）并不存在.Internal（La_rs（（x））在不同的地方返回不同结果的问题……

Answer 1

我认为差异可以忽略不计。等于或小于10 ^（-12）的矩阵元素的平均差实际上为零。