如何解决本征的完整的OrthogonalDecomposition和colPivHouseholderQr解决方案应具有多大的可重复性？
我正在用特征来解决Mx = b的一些线性问题，并且注意到即使我在相同的数据上运行相同的程序，每次运行该程序有时也会得到不同的结果。
我完全意识到，我本人可能会做很多坏事，而这些坏事会导致此类问题（包括但不限于无法正确初始化事情，内存超载，行为不确定的操作等） 。我不希望用户调试我的代码。
但是我有兴趣知道的是：
“在任何地方，本征函数的求解例程默认以做事（例如选择枢轴）的方式来使相同的程序调用之间的选择可能有所不同吗？（例如，如果需要随机数并且这些都是种子，则可能发生这种情况时钟或/ dev / random等）”
换句话说：在任何情况下，编写无错误程序且所有东西均已正确初始化且没有弄乱随机种子的用户可以合理地期望从本征求解获得不同的结果每次相同的程序二进制文件在同一台计算机上的逐位相同输入上运行？
[这不同于询问本征中是否存在可重复的随机性。例如。如果一个线性方程具有两个解并且本征随机地选择其中一个（确实如此），那么这不是我要谈论的随机性，如果“随机”选择始终是相同的随机选择。]
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