接下来的问题是，当模型是对称的时候，结果是符合预期的，但是当模型是不对称的时候，结果是错误的，如下：
输入： 顶点：233
输出：
这又是什么鬼。。。，我的马呢！！！
看来逻辑上还是有错误
注意这时候C++输出的调试信息如下：
错误提示为：Input to EIG must not contain NaN，然后是一堆烫烫烫。。。
还有一个提示是： Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 8.367225e-021.
初步估计是matlab计算模型特征值时出错了。这里一直困惑我的地方是，为什么输入一个对称的模型时，计算的结果没有问题，当输入一个非对称的模型时，却会出现上述结果？
然后我查看了之前计算矩阵特征值的matlab代码，
其中eigs是matlab中自带的对矩阵做特征分解的方法。通过错误提示可以看出，在matlab的eigs函数中的第94行出现了错误，打开matlab可以继续查看进一步的调用中出现的错误，总结起来应该是输入的矩阵中有一些无效值。然后我检查了一下计算拉普拉斯矩阵的方法。我用的是形式是下式中的第一个，
也就是说，用到了面积信息。当出现面积为0的情况时，0就作为除数了。论文中本来的拉普拉斯矩阵的计算方法是 L= D – A，其中D为对角矩阵，其对角元素为顶点的度，A为邻接矩阵。思考再三，决定重新写拉普拉斯矩阵的计算方法以及特征值分解的算法。
各矩阵的获取方式如下：
以及matlab特征值分解的代码
修改了代码后的输出：（当然首先来看我的马了=。=）
两个模型的对比：
用线勾勒出的是嵌入水印后的模型
下面两张图是一些细节
然后再看看兔子。输入： 顶点1187
最后再用一开始的圆柱验证一下。顶点：1180，两个模型用肉眼看几乎是重合的
从上面的结果来看，第一部分嵌入水印的工作应该是完成了。接下来就是提取水印了。
原文：http://www.cnblogs.com/scut-linmaojiang/p/4454511.html