scipy.sparse.linalg.expm计算结果不自洽问题求助

各位好，我最近在用scipy.sparse.linalg.expm计算矩阵指数时碰到了一个棘手的问题：当矩阵中的数值达到中等偏大的程度时，计算结果就出现了明显的错误。

为了验证问题所在，我做了一个 sanity check——构造了一个简单的矩阵：

X = np.array([[06.1, 52.0],[016., 01.6 ]])

理论上，exp(X) * exp(-X)的结果应该是单位矩阵[[1, 0],[0, 1]]，但实际运行后得到的结果却是：

[[ 2.39599500e+08 -2.12377558e+08],[-6.89818242e+07 4.93089944e+08]]

下面是我运行的完整代码：

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import expm
X = np.array([[06.1, 52.0],
       [016., 01.6 ]])
Id = np.dot(expm(X),expm(-X))
print(Id)

还有两个值得注意的细节：

• 如果矩阵里用更小的数值，最终确实能得到预期的单位矩阵
• 更奇怪的是，我的同事运行完全相同的代码，结果却是正常的

有没有大佬能帮忙分析下可能的原因？提前感谢！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Etienne