我将分享我从教授那里得到的答案。

在多个特征值的情况下，特征向量的精确解析解包含比在非多个特征值的情况下更大程度的不确定性。

对于非多重特征值，特征向量被定义到它的长度，而它的方向是唯一确定的，归一化条件使解明确。

对于多个特征值，在特征向量的方向上已经存在不确定性，并且多重性越高，方向上的自由度越大（在 n 倍特征值的极限情况下——例如，n 倍零对于空矩阵-特征向量形式上是任何向量）。对于具有中间归一化的逆迭代方法，该方法没有可以收敛到的单个极限向量。