[R解决：系统正是奇异

我解决简单的优化问题。该数据集有26列和3000多行。源代码看起来像[R解决：系统正是奇异

Means <- colMeans(Returns) 
Sigma <- cov(Returns) 
invSigma1 <- solve(Sigma)

，一切工作perfect-但后来我想这样做同样的时间较短（只有261行）和解决功能写入以下错误：

solve(Sigma) 
Error in solve.default(Sigma) : 
    Lapack routine dgesv: system is exactly singular

它的奇怪，因为当我做同样的一些随机数字：

Returns<-matrix(runif(6786,-1,1), nrow=261) 
Means <- colMeans(Returns) 
Sigma <- cov(Returns) 
invSigma <- solve(Sigma)

根本不会发生错误。有人可以解释我在哪里可以解决问题以及如何对待它。非常感谢，亚历克斯

2011-07-04 Alex

我想你的代码在第二种情况下使用奇异矩阵（即不可逆），解决函数需要反转它。这与尺寸没有任何关系，但事实上有些矢量（可能）是共线的。

2011-07-04 13:29:15 drolex

该数据集包含26资产收益的日收益率，应该是可逆的，不是吗？我很困惑，为什么当我有了整个数据集，而缩短产生错误时没有问题。任何想法如何处理它？ – Alex

@Alex检查'det（Sigma）'：如果它为零则不可能反转。 – James

事实上，它是0.当我缩短数据集时，有什么问题？ – Alex

使用solve与单个参数是反转的矩阵的请求。错误信息告诉你，你的矩阵是单数的，不能倒置。

2011-07-04 13:29:51 borrible

的接近底部的下一页帮助我理解反演和奇点问题的概念：[链接]（https://www.mathsisfun.com/algebra/matrix-inverse.html） – Jacksonsox

Lapack是一个线性代数包，它被R（实际上在任何地方使用）在solve()之下使用，当你作为参数传递的矩阵是单数时，dgesv吐出这种错误。

作为附录：dgesv执行LU分解，其中，使用矩阵时，通过强制0的分割，因为这是不明确的，它引发此错误。仅当矩阵是奇异的或当它是你的机器上奇异（由于逼近你可以有一个非常小的数字被视为0）发生

我建议你检查它的决定因素，如果你使用的基质主要含有整数并不大。如果它很大，那么看看this link。

2014-08-06 10:50:12

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