[已解决]while为什么没达到判断条件就结束循环了

小北要努力

代码是关于幂法的计算

1. def mifa(A):
   
2.     import numpy as np
   
3.   
   
4.     v0=u0=np.ones((3,1))
   
5.     m0=np.max(v0)
   
6.     v=A*u0
   
7.     m=np.max(v)
   
8.     u=v/m
   
9.     i=1
   
10.    
    
11.     while abs(m-m0)>=0.00001:
    
12.         u0=u
    
13.         
    
14.         m0=m
    
15.         print(m0)
    
16.         v=A*u0
    
17.         m=np.max(v)
    
18.         u=v/m
    
19.         i+=1
    
20.         
    
21.     print("在第"+str(i)+"次迭代后获得最大特征值："+str(m))
    
22.       
    
23.         
    
24.         
    
25.    
    
26. import numpy as np
    
27. A=np.matrix([[12,6,-6],[6,16,2],[-6,2,16]])
    
28. 
    
29. mifa(A)
    
30.             
    

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可以看出让它在进行循环 达到一定的误差才可以跳出，但是计算结果总是在16次迭代停止并跳出，

1. 24.0
   
2. 20.0
   
3. 19.4
   
4. 19.381443298969074
   
5. 19.495744680851065
   
6. 19.643784786641927
   
7. 19.800728905086782
   
8. 19.95880194789526
   
9. 20.114273458980524
   
10. 20.26453383864906
    
11. 20.407507789000007
    
12. 20.541581011888532
    
13. 20.66560913148607
    
14. 21.24014861493221
    
15. 21.544003739648907
    
16. 在第16次迭代后获得最大特征值：21.544003744145076

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此时明显未达到精度，但是它的前面的计算都是正确的，为什么到这一步就算不下去了呢

最佳答案

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hrpzcf

2021-11-14 19:26:02

达到精度了，打印出来就知道了

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. 
   
4. def mifa(A):
   
5.     v0 = u0 = np.ones((3, 1))
   
6.     m0 = np.max(v0)
   
7.     v = A * u0
   
8.     m = np.max(v)
   
9.     u = v / m
   
10.     i = 1
    
11. 
    
12.     while abs(m - m0) >= 0.00001:
    
13.         u0 = u
    
14. 
    
15.         m0 = m
    
16.         # print(m0)
    
17.         v = A * u0
    
18.         m = np.max(v)
    
19.         print("{: >.10f}  {: >.10f}".format(m0, m))
    
20.         u = v / m
    
21.         i += 1
    
22. 
    
23.     print("在第" + str(i) + "次迭代后获得最大特征值：" + str(m))
    
24. 
    
25. 
    
26. A = np.matrix([[12, 6, -6], [6, 16, 2], [-6, 2, 16]])
    
27. 
    
28. mifa(A)
    

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1. F:\Python\Test>python test.py
   
2. 24.0000000000  20.0000000000
   
3. 20.0000000000  19.4000000000
   
4. 19.4000000000  19.3814432990
   
5. 19.3814432990  19.4957446809
   
6. 19.4957446809  19.6437847866
   
7. 19.6437847866  19.8007289051
   
8. 19.8007289051  19.9588019479
   
9. 19.9588019479  20.1142734590
   
10. 20.1142734590  20.2645338386
    
11. 20.2645338386  20.4075077890
    
12. 20.4075077890  20.5415810119
    
13. 20.5415810119  20.6656091315
    
14. 20.6656091315  21.2401486149
    
15. 21.2401486149  21.5440037396
    
16. 21.5440037396  21.5440037441
    
17. 在第16次迭代后获得最大特征值：21.544003744145076
    
18. 
    
19. F:\Python\Test>

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hrpzcf

达到精度了，打印出来就知道了

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. 
   
4. def mifa(A):
   
5.     v0 = u0 = np.ones((3, 1))
   
6.     m0 = np.max(v0)
   
7.     v = A * u0
   
8.     m = np.max(v)
   
9.     u = v / m
   
10.     i = 1
    
11. 
    
12.     while abs(m - m0) >= 0.00001:
    
13.         u0 = u
    
14. 
    
15.         m0 = m
    
16.         # print(m0)
    
17.         v = A * u0
    
18.         m = np.max(v)
    
19.         print("{: >.10f}  {: >.10f}".format(m0, m))
    
20.         u = v / m
    
21.         i += 1
    
22. 
    
23.     print("在第" + str(i) + "次迭代后获得最大特征值：" + str(m))
    
24. 
    
25. 
    
26. A = np.matrix([[12, 6, -6], [6, 16, 2], [-6, 2, 16]])
    
27. 
    
28. mifa(A)
    

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1. F:\Python\Test>python test.py
   
2. 24.0000000000  20.0000000000
   
3. 20.0000000000  19.4000000000
   
4. 19.4000000000  19.3814432990
   
5. 19.3814432990  19.4957446809
   
6. 19.4957446809  19.6437847866
   
7. 19.6437847866  19.8007289051
   
8. 19.8007289051  19.9588019479
   
9. 19.9588019479  20.1142734590
   
10. 20.1142734590  20.2645338386
    
11. 20.2645338386  20.4075077890
    
12. 20.4075077890  20.5415810119
    
13. 20.5415810119  20.6656091315
    
14. 20.6656091315  21.2401486149
    
15. 21.2401486149  21.5440037396
    
16. 21.5440037396  21.5440037441
    
17. 在第16次迭代后获得最大特征值：21.544003744145076
    
18. 
    
19. F:\Python\Test>

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小北要努力

hrpzcf 发表于 2021-11-14 19:26
达到精度了，打印出来就知道了

还是这样子的 十分感谢