Pythonで「singular matrix」がでるときの対処法

Question

Pythonに関する質問です．
Pythonのscipyライブラリを用いて多変量正規分布を仮定しようとしています．
コードは以下です．

import numpy as np
from scipy import stats
likelihood += stats.multivariate_normal.logpdf(x, μ, cov)

ここで，len(x) = len(μ) = 100であり，
行列covの形は，cov.shape = (100,100)です．

基本的にはこのコードで問題はないのですが，プログラムをしばらく回していると，
cov.shape = (100,100)にもかかわらず，
np.linalg.matrix_rank(cov) = 20
と，ランク落ち？をしてしまい，以下のエラーがでます．

*** LinAlgError: singular matrix

おそらく，行列covのランクがlen(x), len(μ)と合っていないことが原因だと思うのですが，
行列のランク落ちを防いだりする方法はないでしょうか？
よろしくお願いします．

Answer 1

http://hirotaka-hachiya.hatenablog.com/entry/2014/07/19/234720
上記ページは参考になりませんか？

Comments

[SouKonishi]

ありがとうございます．
そちらのページで書かれているように，行列にある行を定数倍しただけの行が含まれていることが原因かと思います．
そちらのページでは，もとの行列に何らかの行列を足すことで解決をしているようで，もとの行列を加工することなくランクを上げたかったのですが，それは行列の性質上厳しそうですね．
ありがとうございました．