我在用scipy计算多元正态分布的累积分布函数。
我遇到了**“输入矩阵必须是对称正定的”**错误。
据我所知，对角元素为正的对角矩阵是正定的（see page 1 problem 2）
然而，对于这些对角线值的不同（相对）小的值，对于较小的值显示出误差。
例如，以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal
std = np.array([0.001, 2])
mean = np.array([1.23, 3])
multivariate_normal(mean=mean, cov=np.diag(std**2)).cdf([2,1])

返回0.15865525393145702，同时将第三行更改为：

std = np.array([0.00001, 2])

导致显示错误。
我猜这和浮点数的计算误差有关，问题是cover矩阵的维数越大，对角线上可接受的正值就越大。
我尝试了维度为9x9的协方差矩阵对角线上的多个值。似乎当其他对角线值非常大时，小值会导致错误。