#偽演算法
#假設初始值x0=零向量
#迴圈迭代條件可以設定為本次計算出來的y與上一次最大值的差距
#given x0
#for i=1，2，3……until converge do
# yi=ax(i-1)
# xi=yi/||yi||2
#end for
#計算後的x為特徵向量
#y1的最大值為最大特徵值
#num為迭代次數
#time為迭代時間
import numpy as np
import time
n=100
z = np.random.normal(10,1,n*n).reshape([n,n])
print("z=")
print(z)
x=np.ones(n)
y1=np.zeros(n)
y2=np.ones(n)
t=time.clock()
num=0
while abs(np.max(y1-y2))>0.00001:
num=num+1
y2 = y1
y1 = np.dot(z,x)
x = y1/np.linalg.norm(y1, ord=2)
t1=time.clock()
print("\ntotal time=")
print(t1-t)
print("\ntotal number=")
print(num)
print("\nlargest eigenvalue=")
print(np.max(y1))
print("\n corresponding eigenvector of z=")
print(x)
n=1000時
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