如何解决幂迭代收敛python
我尝试实施幂迭代来检查特征值和特征向量的收敛性。因此,我用包函数eigh()计算了一个参考解。在每 k 次迭代中,我计算了特征值 (abs(lambda_max - lambda_k)) 和特征向量 (norm(eigenvect - z)) 的相对误差。此外,我通过将第二大特征值除以最大特征值并取 k 次幂 (abs(second_val/lambda_max)**k) 来计算收敛速度。
不幸的是,错误没有收敛。它们在前三个迭代中变小,但随后保持不变(编译后的图形)。 我不明白这种行为,我在代码中找不到任何错误。
如果有专家能看一下代码就好了。
干杯, 杰
moneyToSLPoints(money) =>
strategy.position_size !=0 ? (money / syminfo.pointvalue / abs(strategy.position_size)) / syminfo.mintick : na
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