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Parameterschaetzung.py

@@ -23,7 +23,7 @@ def iterative_ausgleichung(
 
         v = l - A * dx                                  #Residuenvektor v
 
-        Q_vv = modell.berechne_Qvv(A, Q_ll, Q_xx)       #Kofaktormatrix der Verbesserungen Qvv
+        Q_vv = modell.berechne_Qvv(A, P, Q_xx)       #Kofaktormatrix der Verbesserungen Qvv
         R = modell.berechne_R(Q_vv, P)                  #Redundanzmatrix R
         r = modell.berechne_r(R)                        #Redundanzanteile als Vektor r
 
@@ -44,10 +44,21 @@ def iterative_ausgleichung(
             "sigma0_groups": dict(modell.sigma0_groups),
         })
 
-        if all(abs(val - 1.0) < tol for val in sigma_hat.values()):         #Abbruchkriterium
-            print(f"Konvergenz nach {it + 1} Iterationen erreicht.")
-            break
+        # --- Abbruchkriterium ---
+        if sigma_hat:
+            max_rel_change = 0.0
+            for g, new_val in sigma_hat.items():
+                old_val = modell.sigma0_groups.get(g, 1.0)
+                if old_val != 0:
+                    rel = abs(new_val - old_val) / abs(old_val)
+                    max_rel_change = max(max_rel_change, rel)
 
+            if max_rel_change < tol:
+                print(f"Konvergenz nach {it + 1} Iterationen erreicht (max. rel. Änderung = {max_rel_change:.2e}).")
+                modell.update_sigma0_von_vks(sigma_hat)
+                break
+
+        # Varianzfaktoren für nächste Iteration übernehmen
         modell.update_sigma0_von_vks(sigma_hat)
 
     return {