Manual de referencia de MQL5Métodos de matrices y vectoresProductosPower

Power

Eleva una matriz cuadrada a la potencia entera indicada.

matrix matrix::Power(
const int power // potencia
);

Parámetros

power

[in] El exponente puede ser cualquier número entero: positivo, negativo o cero.

Valor retornado

Matriz.

Observación

La matriz resultante tendrá el mismo tamaño que la matriz original. En caso de elevar la matriz a la potencia 0, se retornará una matriz unitaria. La potencia positiva n significa que la matriz original se multiplica n veces por sí misma. La potencia negativa -n significa que primero se invierte la matriz original y luego la matriz invertida se multiplica por sí misma n veces.

Aquí vemos un algoritmo simple para la multiplicación de matrices en MQL5:

bool MatrixPower(matrix& c, const matrix& a, const int power)
  {
//--- la matriz deberá ser cuadrada
   if(a.Rows()!=a.Cols())
      return(false);
//--- el tamaño de la matriz resultante es exactamente el mismo
   ulong  rows=a.Rows();
   ulong  cols=a.Cols();
   matrix result(rows,cols);
//--- con una potencia cero, retornaremos una matriz unitaria
   if(power==0)
      result.Identity();
   else
     {
      //--- con una potencia cero, primero invertiremos la matriz
      if(power<0)
        {
         matrix inverted=a.Inv();
         result=inverted;
         for(int i=-1; i>power; i--)
            result=result.MatMul(inverted);
        }
      else
        {
         result=a;
         for(int i=1; i<power; i++)
            result=result.MatMul(a);
        }
     }
//---
   c=result;
   return(true);
  }

Ejemplo en MQL5:

  matrix i= {{0, 1}, {-1, 0}};
  Print("i:\n", i);

  Print("i.Power(3):\n", i.Power(3));

  Print("i.Power(0):\n", i.Power(0));

  Print("i.Power(-3):\n", i.Power(-3));

  /*
  i:
  [[0,1]
   [-1,0]]

  i.Power(3):
  [[0,-1]
   [1,0]]

  i.Power(0):
  [[1,0]
   [0,1]]

  i.Power(-3):
  [[0, -1]
   [1,0]]
  */

Ejemplo en Python:

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

# matrix equiv. of the imaginary unit
i = np.array([[0, 1], [-1, 0]])
print("i:\n",i)

# should = -i
print("matrix_power(i, 3) :\n",matrix_power(i, 3) )

print("matrix_power(i, 0):\n",matrix_power(i, 0))

# should = 1/(-i) = i, but w/ f.p. elements
print("matrix_power(i, -3):\n",matrix_power(i, -3))

i:
[[ 0  1]
[-1  0]]

matrix_power(i, 3) :
[[ 0 -1]
[ 1  0]]

matrix_power(i, 0):
[[1 0]
[0 1]]

matrix_power(i, -3):
[[ 0.  1.]
[-1.  0.]]

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