Почему эта программа LAPACK работает правильно, когда я предоставляю матрицу напрямую, но не когда я читаю ее из файла?

Ниже приведен код LAPACK для диагонализации матрицы A, который я привожу в виде массива a. Это всего лишь небольшая модификация официального примера, которая дает правильные результаты. Это нецелесообразно, потому что я должен предоставить массив a напрямую.

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <fstream>
#include <vector>


/* DSYEV prototype */
extern "C"{
void dsyev( char* jobz, char* uplo, int* n, double* a, int* lda,
                double* w, double* work, int* lwork, int* info );
}
/* Auxiliary routines prototypes */
extern "C"{ 
void print_matrix( char* desc, int m, int n, double* a, int lda );
}
/* Parameters */
#define N 5
#define LDA N

/* Main program */
int main() {
        /* Locals */
        int n = N, lda = LDA, info, lwork;
        double wkopt;
        double* work;
        /* Local arrays */
        double w[N];
        double a[LDA*N] = {
            1.96,  0.00,  0.00,  0.00,  0.00,
           -6.49,  3.80,  0.00,  0.00,  0.00,
           -0.47, -6.39,  4.17,  0.00,  0.00,
           -7.20,  1.50, -1.51,  5.70,  0.00,
           -0.65, -6.34,  2.67,  1.80, -7.10
        };
        /* Executable statements */
        printf( " DSYEV Example Program Results\n" );
        /* Query and allocate the optimal workspace */
        lwork = -1;
        dsyev( "Vectors", "Upper", &n, a, &lda, w, &wkopt, &lwork, &info );
        lwork = (int)wkopt;
        work = (double*)malloc( lwork*sizeof(double) );
        /* Solve eigenproblem */
        dsyev( "Vectors", "Upper", &n, a, &lda, w, work, &lwork, &info );
        /* Check for convergence */
        if( info > 0 ) {
                printf( "The algorithm failed to compute eigenvalues.\n" );
                exit( 1 );
        }
        /* Print eigenvalues */
        print_matrix( "Eigenvalues", 1, n, w, 1 );
        /* Print eigenvectors */
        print_matrix( "Eigenvectors (stored columnwise)", n, n, a, lda );
        /* Free workspace */
        free( (void*)work );
        exit( 0 );
} /* End of DSYEV Example */

/* Auxiliary routine: printing a matrix */
void print_matrix( char* desc, int m, int n, double* a, int lda ) {
        int i, j;
        printf( "\n %s\n", desc );
        for( i = 0; i < m; i++ ) {
                for( j = 0; j < n; j++ ) printf( " %6.2f", a[i+j*lda] );
                printf( "\n" );
        }
}

Я просто хочу изменить приведенный выше код, чтобы я мог читать массив из файла, а не предоставлять его напрямую. Для этого я написал функцию read_covariance, которая считывает массив из файла peano_covariance.data. Содержимое последнего файла данных:

1.96 0.00 0.00 0.00  0.00
-6.49 3.80 0.00 0.00 0.00
-0.47 -6.39 4.17 0.00 0.00
-7.20 1.50 -1.51 5.70 0.00
-0.65 -6.34 2.67 1.80 -7.10

Ниже моя попытка, которая дает очень неправильные собственные значения и собственные векторы.

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <fstream>
#include <vector>


int read_covariance (std::vector<double> data)
  {
    double tmp;

    std::ifstream fin("peano_covariance.data");

    while(fin >> tmp)
    {
        data.push_back(tmp);
    }

    return 0;
}

/* DSYEV prototype */
extern "C"{
void dsyev( char* jobz, char* uplo, int* n, double* a, int* lda,
                double* w, double* work, int* lwork, int* info );
}
/* Auxiliary routines prototypes */
extern "C"{ 
void print_matrix( char* desc, int m, int n, double* a, int lda );
}
/* Parameters */
#define N 5
#define LDA N

/* Main program */
int main() {
        /* Locals */
        std::vector<double> data;
        int n = N, lda = LDA, info, lwork;
        double wkopt;
        double* work;
        /* Local arrays */
        double w[N];
        double a[LDA*N];
        read_covariance(data);

        std::copy(data.begin(), data.end(), a);
        /* Executable statements */
        printf( " DSYEV Example Program Results\n" );
        /* Query and allocate the optimal workspace */
        lwork = -1;
        dsyev( "Vectors", "Upper", &n, a, &lda, w, &wkopt, &lwork, &info );
        lwork = (int)wkopt;
        work = (double*)malloc( lwork*sizeof(double) );
        /* Solve eigenproblem */
        dsyev( "Vectors", "Upper", &n, a, &lda, w, work, &lwork, &info );
        /* Check for convergence */
        if( info > 0 ) {
                printf( "The algorithm failed to compute eigenvalues.\n" );
                exit( 1 );
        }
        /* Print eigenvalues */
        print_matrix( "Eigenvalues", 1, n, w, 1 );
        /* Print eigenvectors */
        print_matrix( "Eigenvectors (stored columnwise)", n, n, a, lda );
        /* Free workspace */
        free( (void*)work );
        exit( 0 );
} /* End of DSYEV Example */

/* Auxiliary routine: printing a matrix */
void print_matrix( char* desc, int m, int n, double* a, int lda ) {
        int i, j;
        printf( "\n %s\n", desc );
        for( i = 0; i < m; i++ ) {
                for( j = 0; j < n; j++ ) printf( " %e", a[i+j*lda] );
                printf( "\n" );
        }
}