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Precision issue in Tq_eigenvalue/find_scalar (families) #51

Open rharron opened 11 years ago

rharron commented 11 years ago

Currently, find_scalar will find the first non-zero moment of self, then take the corresponding moment of other and let alpha be the latter divided by the former. This is the guess it takes as what multiple of self other is. It then checks whether the other moments are proportional by the same constant. Here's the problem: for the modular symbol included below, the Tq_eigenvalue(3) method calls find_scalar, which comes across the moment of self given by a = 5^2 + O(5^3) + (1 + 5 + O(5^3))_w + (3 + 4_5 + O(5^3))_w^2 + (4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3 + O(w^4) and the moment of other given by b = 3_5^2 + O(5^3) + (3 + 2_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w + (4 + 2_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w^3 + O(w^4). It computes b/a = 3 + O(5) + (O(5^-1))_w + (O(5^-3))_w^2 + (O(5^-5))_w^3 + O(w^4). Negative precision!

Question: What do we do about this? Should we calculate all ratios [other's ith moment]/[self's ith moment] compare them all, and if they agree to whatever precision each has then take the most precise one as the answer? Or is there a way of avoiding the above precision loss?

Here's how you can reconstruct the symbol using unpickling (a long random-looking string follows):

sage: Phis = loads('x\x9c\x85\x9cu|\x14\xd7\x16\xc7\xc9\x84"5\x8a\x17\'\xb8[q\x97\x90\x00\x81@\xa1\xa5\xdb%\xd9d\x03\xb1\x99M\x90\x96\xb4\xa5-Zwwwwww\xf7R\x03\xaa\x14\n\x14(\xf0\xee\xd9\xb9\xf3\xbb\xe7\x9e}\xef\xb5\x7f4\xb3\xf773\xe77\xe7|\xef\xb9s7\xf9pJ\xa0(\x15/M\xf4\xae\xa8\xae-\x8f\xbb\xbd\xab\xab\xca\xcb\xe3EKb\xa9\x9a\xc4\xd2De\x8a\xc6S+_b\x89\xf2DE\xa2\xb2&\xbb\xc8M\xc4k\x12\xb1X^U\xf1l6\xecd\xfd\xcb]\xe2\x95e\x95\xb1\x8axuv\x1e\x1d\xe5\xa9\x03\'\xd0m\x95\x13\xacsB9\x85\rbEU\xc5U\x15\xf1\xb2J\'\xec\xdd\'U\xe3\xd6\x16\xd5\xd4\xba\x89\xde%\xf1\xa2\x9awEvi\xa22\xe1\x96\x15\xc5\xf4\xe7XmeuY\xd1\x92\xf2D\xb6\x13\xc9\xf9\xd7\x94WU-\xa9\xad\x8e\x95\x96W-\x8a\x97g;\xd1\xc2\xce\x93\xe2\x15e\xe5e\x89\xd4\x8c\x92\x19K\x13nQU\xa5\xfa\xbf\xbas\xcd\x842uu\xd9\xa2\xda\x9a\xb2\xaa\xca\x94S\x7fu\x81\xd3 7\x9c\xdb\x8d\x93\xado\xee\x96U\x96\xa6z\x97U\xd6$J\x13nvE|I"\xe6\x7fp\x1a\x16f\xf5UW\x1c\x94T\x07\x83\xd4A#:\x18\xa8\x0e\x1a\'\x1b\xafq\x9aHw\xb5\x95eNm"\xe6&\xaa\xddDJ\xc5\x8eS\xd0\xec\xdaJ7Q\\[\xa4\x9e\xa7)\x8fX]\xb5,\xe1\xc6R\xea\xd1\x13\xa9\x18\re\xcf\xa4\x91\xd9\xe9\x81\x02\xf59\xe6%.\xdb98\x19\xc9IF\x0b\x03\x0b\xaa\x9dCT\xecC\x93\xd99\xc9F\xc9\xc6\x85\xd9E\xf1\xea\xeaDq\xaf\xf8\xa2\x94sXa\xc4\xbb\x95s\xb8\xb2\xba\xae0ke\xb7i\x07\xd4\x7f5N\xb3\xba\x1a\xe7\x88\x02\xa7ya\xd6\xb2d\xe3\xb5uN\x0bufu\xdcM%\x9c\x96\xebSk\x9dV\x05N\xeb\xfcd\xd3\xff_\xe4TYiE\xbcov\xac8Q\x12\xaf-\xaf\x89\xc5\x8b\x17\xd7*Me\xa8M\xb7\xba\xb5N\xdb\x02\xe7\xc8\xf5\xf95N;\x15\xaa}\x81\xd3\xa10\x12Kc\xe1t\xfc\xb7\x1b\x97\xd4V\x16\xfb\xcf\x99\xe6\xa7 Q\x9e\xceZ*\xdb\xe9D\xc9^\xa2\x1e\xb8\xf3j\x15\xa3K\x81\xd3\xb50\x1c+.+\xaaqr\xea\x9cn\xbaz\x15qU\xdd\xe5\xfaG\xdfl\xc3N\xf7\xffv\x82_\xd9X\xff\xe5\xfdU\xbc\x8c!\xa7\x07\x0c\xff\xcbe\xb3\xab\xe3E\x89\xd8\x82\x054\x14+*\x8f\xa7\x94\xe1\x9e\x94\x8b^\x05N\xefuuN\x9f\xc2P2\x9eJ:}s\x03\xa9\x85N\xbf\x1cz\x96\xfe\xeaY\xfa\xab\x83@\xaf~\xeah@\xfah\x80:\x1a\xe8\x8b\x83\x12\xb9\xf5j\n\x9c\xc1\x92\xab\xe2\x15\x95\x8a\xee"\x1d\xc7\xfe\xe4\x0c\xc9)\x1c2\xbe*QR\xa2&nlF\xde\xec\x98?\x13b\xa9\xb4\xc7ee5\xc9X\x91\x9a\xda\xa5j\xe2\xf4\xd6\xd3\xda\xbb\xd8\x19\xfa\xff\xabSD\xb7\xad\xd0\xb7-\xf1o\xebw\x86\xff\x1e\x14}cXQ,\xb6\xa8\xb6\xac\xbcF\xb5\x87\x98\x9a\xe4j6\xd4(\x8e\xf23\xac-\xa9k\xfcN\x94\x0eWVTF\xfe\xd2\x96\x12\xf0\x9d\x9d7{\xbcQ\xf3\xd2\xa2z\xf6\xe1\xc9\xd6\xc4\xc6\x88\x02gda#\xfb\xd1F\xad)pF\xafq\xc6\xe4\xe7\xe7\xab\x94\x8eU\x1di\xb2C\x9d3\x9ez\xd2\xd2\xb8\x1bSS\xb4\xc8\x99\xa0fQ}\x15\x8b\xaeK9\x13Y6\x94\xab\x127\x91\xf0}\xf8O\x95n\x0f\x93\x94\xe0Y\x98\xa8C\xfa-\xacXe-\x11[\xda/\xdb\x99\x94\xe3M\xdals\xb23Y\x95x\nM\xde\xd6\xb9!\x9a.S\xd5t\x99V\xe0\xe4.t\xa6\xe7\xfc\xcf\xce\xa0j\xb2\x82w\x06o\xc0\xc9Sw\xb1\xaf)QYUQ\x16/g\x87\xb6m\xdf\xa4\xd1\xb3\x9d\xfc\x7f\xbf\x07i\xaa4\x95\x1e\x8eU\xae2\xe3k\xd4\xa5\xb2\x9d\x199Ij.\xf9\xebU\x9eg.tf\xd9\xcf\x12W3V\xff\x88y\xfd*\xa6\xfaUUym\x8d\xc8j\xf5Xu\xca\xf8\xf4\x19c\xf5\t\x13}\x96\n\x92\xcdi\xb6\xf4\xa428{CVpm\x813\'\xe9\rf\x15\xab\xb1Bol\xae\x1e\x0b\x0c\xa8T\x83\xf3\xbc\xc1\xa3\xfd\x13k\xd5\xd8|olAB\xd1qLn(=\xdd\x8eMR2\x93\xf9Ie~aN\x92\xc7:\xce;=\xe6\xdfb\xa8\x1a;\xde\x1b\x8b\xfb\'\xf6\xabP\x83\x8b\xbc\xc1"\xffDZ,\x8a\xbd\xb1\x04\xc5\xd1\xb1JY\xac\xa4\x1f+\xbd\xc6\x94m\xc8\n\xa8\xb3\x17\xfbc\xf4\x04K\xbc\xb1r\x7fl\xb1\x1a\xab\xf0\xc6\xfd\xb1\x125V\xe5\x8dUS$GGrY\xa4\x94\x15\xa9fCV\x96:\xbb\xd6\x1f\xa3\x16\xb4\xd4\x1b[\xe6\x8f\xd1\x1a\xb7\xdc\x1b[Aw=A\xdf\xf5\xc4Dnh\x9d\xfa\xb9\xb20T\xe5\x16W;u\xfeMO\xaa]\xb3(\xd9=\'\xd9#I\xdd\xef\xe4d\xdf\xdc\xa0\xea{\xa7\xa4\xfb\x1eu\xbbU\xfe\x89\xa7\xfa\x07\xa7\xf9\xd2\xe9^\xd7[\x9d\xa4I\xba\x86&\xe9\xda\x9c\xa4\x9a\x99\xc9\x89I5\x8b\xd4\xecX\x97\xc3\x9ee\xbdr\xb3A\xbb9\x83\x8d\x9f\x89g\xacV\xf7\xcb\xcb\xfd\xd9\xfe\xd8`5v\x8e7v.\xcf\xf0y\xde\xd8\xf9(&\xd1t\x817x!=\xf8E:\xd4\xc5,\xd4%j\xfcR=~\x19\x1b\xbf\xdcJ\xf3\x15^\xfa\xae\xf4\xc7\xe8Q\xaf\xf2\xc6\xae\xe6\xa9\xbf\xc6\x1b\xbb\x96\xa2]\xa7\xefz\xbdN\xf3\rI$\xf8F+\xc17\xa9\x04\x87T\x82oF\x82o\xc1\xc2r+\x8en\xf3\x17\x96\xdb\xbd\x14\xdf\x91N\xf1\x9d\x94\xe2\xbb\xec\x14\xdf\xcdS|\x8frr\xafvr\x1f\x1b\xbf\xdf\x9e\x1c\x0fxiz\x10\x93.\xa9\x06\x1f\xf2\x06\x1f\xc6\x99\xc4\xe7#\xde\xe0\xa3\xc82=\xf7c\xde\xe0\xe3\xf4\xdcO\xe8hO\xb2hOY\xd9|\xdaC\xfc\x19\x7fl\x88\x1a{\xd6\x1b{\x8e\x17\xf9yo\xec\x05>=^\xf4\xc6^\xa2H/\xebH\xaf\xb0H\xafZ\x91^\xf3\xea\xf1:\xaf\xd1\x1b\xde\xd8\x9b|z\xbc\xe5\x8d\xbdMw}G\xdf\xf5]]\xb7\xf7L\xdd\xde\xb7\xea\xf6\x81\xaa[X\xd5\xed\xc3\x1c\xbfK|\x94\xae\x16\x15\xe9\xe3\xf4\x11=\xd8\'~\xdcO\xbd\xba}\x96\xae\xdb\xe7T\xb7/\xec\xba}\xc9\xeb\xf6\x95\xf5\x1c_{\xf9\xfd\x86\x8f}\xeb\x8dm\xe4S\xe5;o\xec{\x14\xa7L\r\xfe\xe0\r\xfeH\x0f\xf7\x93~\xb8M,\xd4f+\xd4\x16\xef\xec\x9fABB\r\xfe\xe2\r\xfe\xea\x9fHor\xbfyc\xbf\x83\x0e*\xd9\x1f\xde\xe0V\x8a\xf5\xa7\x8e\xb5\x8d\xc5\xdan\xc5\xfa\xcb+\xe6\x0e\xde\x92wzc\xbbxy\xfe\xf6\xc6v\xf3\x8e\xbc\xc7\x1b\xdbK\x91\xfe\xd1\x91\xf6\xb1H\xfb\xadH\x07\xd2\x05v\xebe\xd5\xab\xc7Xp\xb3\xd4gO\t0E\x85t\x83PB\xeaH\x05q\xc3\xea\xa7\x17\xc7\x8d\xd0P\x9a\x0e7J\xd7\xf9\x80\xb8\xf5\xd5\'\xce\x88\xdb\x80\xe4\xbe\xb9\xf5S\x0b\xddlu\xe8\xbf:\xba\ri\\\xbf3\xba\x07\xf1\x0f\x8d\xbc\x0f\xf4\x8cn\xe3t\x1c\x8a\xd8\x84F\x158nS:\xe8P\xe7\x1e\x9c\xbe\x1b\xc3\xc7=$=\x82\x04\xb8\x87\xa6?\xb3I\xee\x1e\x96~&U\x1f\xf7p\xf6\xb4\xaaK\xba\xcd\xa0\x1ca\x94@?r\xda\x1cR\x0b\x9d\x88\x96&\x11\xad\xe8l\x13\xb25\x0fI\xec\xb9mpu[\x16\xd2U\xca\x91P\xda1\xc5QJ{(\x1d\x98\x99\xfeK\x95\xd4\x11R\'m\xa6\xb31\xd3\xc56\xd3\x95\x99I\x17\'\'}\xb1\x82\xc6\xed\xc6"\x16)\xa5;\x94\x1eLQ<\xbb=\xa1\xf4b\x8a\xc2\xdf\xed\r\xa5\x8f\xb6\xd2\xd7X\xe9g[\xe9\xaf\xaa\x13\x06\x98\x13\x06\x1a\x82\x06Y\x04\r\x96\x04\r\xf1\x08j\xa8\x08\x1a\xea\x13\xa4\xd6\x03w\x98\x0f\r}8\xca\xff@\x15\x1b\xae\t"\x9aF\x80\xa0\x91>A\xa34A\xa33\x08\x1a#\x08\x1a\x9bA\xd08\xe4\x7f\xbc h\x02\x94\x89\xach\xf4\xee\xe6N\x824\x99]\xa4\xde\xe0\xdc)P\xa6\xea\x1cN3)\xca\xb5s8]\x963\x0f\x17\xe7\xb3\xdb\xd2\xb4\x99\x01e&\x07\x88\x125\x0bR\x01\xbbH\xb5Nw6\x949\xdaK\xa1\xf12\xd7\xf62Oz9\x1a0\xcc\x17\x98,\x80r\x8cpy,\x94\x85L\x89+\xe58(1m\xe5xc%n[Y\xe4\xa1UdN(6h%,\xb4J$Z\xa5\x1eZ\x8d\x14ZI\x8eV\x19\xefG\x8b9gK4Z\xd4!\xcb\x81V\x85\x8fV\xa5F\xab\x03\xadj\x81\x96\x93\xd1)\\xe4?\xc5\x01UR\r\xa4Z.\xd13-\x85\xb4L\x96z9\xa4\x15:\x8b\'\x98$\x9dhgqe\x06\xe9u\xb8\xfa$~c\xb5\x18\xba\'C:\x857K\xf5\xc6\xe4\xae\x82t\x97(\x8f\xa7A:]\xdbYm\xec\xac\xb1\xed\xac\x95|\xad\x03\x11\xebE\xeb\xda\x00\xe5\x0c\xa6\xd0\xf3\x9f\t\xe5,A\xde\xd9P\xce\xd1V\xce5V\xce\xb3\xad\x9c/\xad\\x90\xe5/\x8c\x17\xb2\xdb\xd2\x13^\x04\xe5b\xa6\x10\x97@\xb9T\x07\xbc\xcc\x04\xbc\xdc\xf0z\x85\xc5\xeb\x95\x92\xd7\xab^\x9b(^\xaf\xf6y\xa5\xc0\xd7\xf0\xeew\xad\xff\x81\x02_\xc7Z\xe1\xf5\xe0\xf5\x06\x9f\xd7\x1b5\xaf7e\xf0z\xb3\xe0\xf5\x16\x99\x86[Q\xce\xdb\xd8\xc3\x92r;\x94;$\x03wB\xbaKt\xc2\xbb\xa1\xdc\xa33t\xaf\xc9\xd0}vI\xee\xcf\x98;\x0f\xe0\xea\x07\xd9}i\x95}\x08\xca\xc3|\xea\x10\x05\x8f@z\x94KUJz\x0c\xd2\xe3\xda\xcd\x13\xc6\xcd\x93\xb6\x9b\xa7df\x9e\x06]\xcf03jc\xed\x0b\xe59\xa6\xd0l{\x1e\xca\x0b\xa2\x7f\xbe\x08\xe5%m\xe5ec\xe5\x15\xdb\xca\xab\xd2\xcak\xe0\xeeuv[\xa2\xe4\r(o\x8ai\xf3\x16\x94\xb7u\xc0wL\xc0w\r\xab\xefY\xac\xbe/Y\xfd \xcd\xea\xb4\xfd\x07\x0e\x1cP\xb8~\xa8q\r\xf4\xa2\xcc\x7f\xc4\xfb\xeb\xc7\x1aQ\xb5Wp?a\xed\xf5S\xe0\xfa\x19\x8d\x0eS\xb8~\xaeq\xfd"\x03\xd7/\x05\xae\xc9L|\x8d\x8a~#p\xfd\x16\xcaF\x8e\xc1b%}\x07\xe9{Q\x95\x1f\xa0\xfc\xa8\x93\xf4\x93I\xd2&\xbb\x9b3z\xeb\x16\\xfd3\xef\xad\x14\xf2\x17H\xbf\xf2\xc9C\x9d\xee7H\xbf\xf3\xab\xe8\x86\x7f@\xda\xaa\xed\xfci\xecl\xb3\xedl\x97\xa9\xf9\x0b\x84\xed\x10T\xee\x84\xb2\x8b)4\xe1\xfe\x86\xb2\x9b)\xb4v\xef\x81\xb2W[\xf9\xc7X\xd9g[\xd9/\xad\x1c\x00{\xf5\x026\x95Y\x01lT\x98B\xfc\x04\xa1\x84\x02z\xa3\x120\x1b\x95\x80\xd9\xa8\x04\xac\x8dJ@nT\x02\x9c\xd7\xec\x80\xcf+\x05o\x18\xaf\x00\x07\x05\x0c\xa3\x8d\x02\xa6\xbd6\x0e\xaf\x12\xf0\xf7\x01\xbdW\td\xecU\x02b\xaf\x12\x10\x998,\x80\xadJ\xc0\xe6\xb5\x19\x94#\x02\x0c\x03\xda84\x87\xd4\x82K\xb4qh\t\xa9\x95\xceRk\x93\xa56\x01\xab,m\x03\xb2\xbf\x1e\x89\xab\xdb17\xd4\xdbC\xe9\xc0CR\x8b\xe9\x08\xa9\x934\xda\x19R\x17\xed\xa6\xabq\x93c\xbb\xe9&S\xd3=\x80\xcd\n3C\xed\xa3\'\x94^L\xa1mLo(}\x98R\xa2\x94\xbeP\xfai+\xfd\x8d\x95\x01\xb6\x95\x81\xd2\xca 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"2\x91\x1d\xf1\xe7i\xc3\x88\xbdl\x1e\x04\xa5\x91Q\xbce\xb31\xa4&LJ\xb7\xa1\xa6\x90\x0e\x8exY:$\x82,\x1d\x1a\xb1\xcar\x183\xe3m\x11\x0f\xc7\xd5\xcd\x98\x1bz\t?\x02Js\x162\xfd\rt\x0bH-\xb9\x1b\xfa\xc3\x86V\x90Zk7m\x8c\x9b\xb6\xb6\x9b#ej\xdaE|\xc2\xda33\xf4\xfa\xd8\x01JG\xa6\xd0\xdf_t\x82\xd2\x99)T\xb6.P\xbaj+9\xc6J7\xdbJwi\xa5G\xc4g\xafg\xc4\xe6\xb5\x17\x94\xde\x11\x9b\xd7>P\xfa\xea\x80\xfdL\xc0\xfe\x11\xf0: \xc2y\x1d\x18\x11\xbc\x0e\x8a\xd4c\x7f\xcb5\x18\xbcR\xb9\x86\xf8\xbcR\xbc\xa1\x8c\xd1a\x11\xd3\x86\x8e\x02\xaf\xc3}^Gh^Gf\xf0:J\xf0:\x9a#\x92\xde|\x8cAI\xc7\xb2\x07\xa6.2\x0e\xcax\x0e,}\x07;\x01\xd2DN\x0f-T\x93 M\xd6i\x9ab\xd24\xd5\xae\xcb\xb4\x0c7\xb9\xb8z:sCs$\x0fJ>\x0fI\x8b\xed\x0cH3\xd9E\xd4\xd4fA)\xd0ff\x1b3sl3\x85\x12\x92\xb9 l\x9e\x80\xe4h(\xf3\x05$\x0b\xa0\x1c\xc3\x14z\xcf;\x16\xcaBm\xe58c%f[9>\x92^\x0b\xe2\xe6\x84E\x86\xaf"\x8b\xafb\xc9W\xc2\xe3K\xff\xf1UI\x84\xadr\xa5\x11\xb3\xca%yk,cx-\x06^K"z\x95+\xd7xUd\xe0U)\xf0\xaa\x8a\xc8\x17\xa1jT\xc0\xe1e\xa3\xd72\x17R\x8a\xe5\x8a\xde=j\xa0\xd4\xca~\xb8\x14\xd22\x9d\xc6\xe5&K+\xec4\x9e\x90\xe1\xe6D\\xbd\x92\x85\xa4W\xaf:(\'q\x9f\x04\xd1\xc9\x90N\xe1n(Y\xab \x9d\xaa\xdd\x9cf\xdc\x9cn\xbbY-\xf9Z\x03"\xd6234\x0b\xd6AY\xcf\x14z\x80\rP\xce\x10\xa8\x9f\t\xe5,m\xe5lc\xe5\x1c\xdb\xca\xb9\xd2\xcay\xe8m\xe7\xb3\xdbRK\xba\x00\xca\x85b\x12\\x04\xe5b\x1d\xf0\x12\x13\xf0R\xc3\xebe\x16\xaf\x97K^\xaf\xf0x\xd5\x7f\xe8u\xa5\xcf+\x9d{\x15o\x87W3F\xaf\x89\x98\xa5\xfcZ\xf0z\x9d\xcf\xeb\xf5\x9a\xd7\x1b2x\xbdQ\xf0z\x937\xd1n6\xc6o\xb13ukF\x87\xba\r%\xbf\x9d\x83B]\xf1\x0eHwrP\xe8\x0b\xd2\xbb \xdd\xcd{)M\xbe{ \xdd\xab\xf3x\x9f\xb1s\xbfm\xe7\x01Y\xb8\x07Q\xf5\x87Xyh\x81\x7f\x18\xca#\xa2p\x8fBy\x8c)\xb4\xcc<\x0e\xe5\tm\xe5Ic\xe5)\xdb\xca\xd3\xd2\xca3\xe0\xe1Y\xd1\x14\x9f\x83\xf2<S\xe8\xd9_\x80\xf2\xa2\x0e\xf8\x92\t\xf8\xb2a\xe8\x15\x8b\xa1W%C\xafy\x0c\xe9?fy=\xc2\xbf\x16~\xc3\x87\x88h~S\x83C\xc7oE\xcc\xfa\xfa6 z\'\xa2\xd7\xd4w5D\xefe@\xf4\xbe\x80\xe8\x03\x99\x89\x0fQ\xd1\x8f\xd8\xf3\x92\xf21\x94O8<\xf4;\xabO!}&\xbb\xcc\xe7\x90\xbe\xd0Y\xfa\xd2d\xe9+\xbb,_G\xe4;\xe07\xb8\xfa[\x8e\x1e5\xbd\x8d\x90\xbe\xe31\xe9\x97\xb7\xdfC\xfa\x81K\xd4\xb7\x7f\x84\xf4\x93\xb6\xb3\xc9\xd8\xd9l\xdb\xd9"s\xf33\x10\xfbE4\xbd_\xa1\xfc\xc6\x14\xf2\xf2;\x94?t\xc0\xad&\xe0\x9fv\xc0m2\xe0v \xf6\x97\x98\x07;\xa0\xec\x14\xc0\xee\x82\xf2\xb7\x0e\xb8\xdb\x04\xdcc\xb0\xdcka\xf9\x8f\xc4r\x9f\x87\xa5\xfem\xc5\xfe\x08[\x8a\x0f\xb0nV/\xca\xda\V\xd4\xac\xd1\x81\xa8Oe0\xaa\xa9\x0cE=*\xc3QIe$jS\x19\x8d\xa6[[\xfd(\x8c7\x88Z\x99\xca\x8eJR\x1aF\xfd\xc2\x1e\x14etR\t\x1aAj\xcc%Z\xac\x9b@j\x1a\x15\xa4\x1c\x0c\xe9\x90\xa8\x97\xc7C\x8d\x9d\xc3l;\x87GE\xe1\x9aE\xfd\xaa\x1fa\xee\xeb\xfdE\x18\x94\x16L\xa1\'h\t\xa5\x15Shyl\r\xa5\x8d\xb6\xd2\xd6X9\xd2\xb6\xd2NZi\x1f\xf5y\xe8\x10\xb5I\xe9\x08\xa5\x13S\xa8\xeft\x86\xd2E\x07\xecj\x02\xe6D\xc1P\xb7(g\xa8{T0\xd4#Z\x8f}i\xd13\xca\x96\xc7^\x9c\x9b\xdeQ\x03T\x1fv\xdc\x17\x0c\xf5\x8b\xea\xe5\xb1\xbffh@\x06C\x03\x05C\x83<\x86\x06\x1b\xe3C\xecL\r\xf5N\x18fN8\xca>a\xb8L\xe5\x08\xd4a$K\x18m\xf5FA\x19\xcd\x14\xfa\xc6l\x0c\x94\xb1L\xa1eu\x1c\x94\xf1:\xc9\x13\x8c\x95\x89\xb6\x95I\xd2\xcadTh\x8a\xa8\xddT(\xd3\x04\xb9P\xa6\xeb\x80y&`\xbe\xa9\xea\x0c\xab\xaa3\xbd\xaa\xd6\xd6.\xf2\xfe]\xdfF\xec\xdf\x1b\xcf\x9b\xed\xceR\xb2:\xab\x80\xae\xc9\xb6\xffQ\xe5\xb8[V\x93,u\xabj\xab{\x17UU\xa6\x0fb\xa5\xf1\n\xfa\xf7\xb4\'\xa7\x7fX\xff\xb8\xae;\x9bn\xd1Y\xddkN\xba\xc6\xa0\xa3P}\xeb\xceU\xff\xaf\xabq\xe7\xa9\x1fj\x0f\xe3\x95n\xbe\xfa\xd1\xfb?\xcaj#u')

rpollack9974 commented 11 years ago

Terrible.

Is that just a bug in SAGE or is there a reason it needs to lose accuracy here?

rharron commented 11 years ago

If you do this example by hand, you see that indeed you can't know the constant coefficient to any better precision than O(5). This lack of precision then propagates to precision loss in the higher coefficients: in the recurrence relation you go through to get the higher order coefficients, the higher order coefficients occur in terms that have a 5 in them.

Oh wait, I copy-pasted wrong and the value of b above is not what b is. I'll try to track that down.

rharron commented 11 years ago

I updated the value of b to the correct one above.

rharron commented 11 years ago

You can reconstruct the space Phis lives in by:

sage: DD = FamiliesOfOverconvergentDistributions(0, base_coeffs=ZpCA(5, 4), prec_cap=[4,4]) sage: MM = FamiliesOfOMS(15, 0, coefficients=DD, sign=-1)

and its values are

[(0, 1 + 2_5 + 4_5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 0, 3 + O(5) + (1 + O(5))_w + (2 + O(5))_w^2) + O(w^4), (4 + 4_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (3 + 3_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w + (1 + 2_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5^2 + O(5^3))_w^3, 3 + 4_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (1 + O(5^3))_w + (2 + 3_5^2 + O(5^3))_w^2 + (2_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 2 + 3_5 + O(5^2) + (4 + 5 + O(5^2))_w + (3 + 3_5 + O(5^2))_w^2 + (2_5 + O(5^2))_w^3, 2 + O(5) + (4 + O(5))_w + (3 + O(5))_w^2) + O(w^4), (O(5^3) + (4_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w + (3_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (5 + O(5^3))_w^3, 3 + 2_5 + 2_5^2 + O(5^3) + (1 + 3_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w + (2 + 5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5^2 + O(5^3))_w^3, 2 + 2_5 + O(5^2) + (4 + 3_5 + O(5^2))_w + (3 + 2_5 + O(5^2))_w^2 + (3_5 + O(5^2))_w^3, 2 + O(5) + (4 + O(5))_w + (3 + O(5))_w^2) + O(w^4), (1 + 5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 3_5 + 2_5^2 + O(5^3) + (2_5^2 + O(5^3))_w + (5^2 + O(5^3))_w^2 + (5 + 4_5^2 + O(5^3))_w^3, 3 + 5 + O(5^2) + (1 + O(5^2))_w + (2 + O(5^2))_w^2 + (5 + O(5^2))_w^3, 1 + O(5) + (2 + O(5))_w + (4 + O(5))_w^2) + O(w^4), (1 + 5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 1 + 2_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^3, 4 + O(5^2) + (3 + 2_5 + O(5^2))_w + (1 + O(5^2))_w^2 + (3_5 + O(5^2))_w^3, 4 + O(5) + (3 + O(5))_w + (1 + O(5))_w^2) + O(w^4)]

So, if you do:

sage: R = MM.base_ring() sage: w = R.gen() sage: arr = [DD((0, 1 + 2_5 + 4_5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 0, 3 + O(5) + (1 + O(5))_w + (2 + O(5))_w^2)), DD((4 + 4_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (3 + 3_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w + (1 + 2_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5^2 + O(5^3))_w^3, 3 + 4_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (1 + O(5^3))_w + (2 + 3_5^2 + O(5^3))_w^2 + (2_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 2 + 3_5 + O(5^2) + (4 + 5 + O(5^2))_w + (3 + 3_5 + O(5^2))_w^2 + (2_5 + O(5^2))_w^3, 2 + O(5) + (4 + O(5))_w + (3 + O(5))_w^2)), DD((O(5^3) + (4_5 + 4_5^2 + O(5^3))_w + (3_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (5 + O(5^3))_w^3, 3 + 2_5 + 2_5^2 + O(5^3) + (1 + 3_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w + (2 + 5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5^2 + O(5^3))_w^3, 2 + 2_5 + O(5^2) + (4 + 3_5 + O(5^2))_w + (3 + 2_5 + O(5^2))_w^2 + (3_5 + O(5^2))_w^3, 2 + O(5) + (4 + O(5))_w + (3 + O(5))_w^2)), DD((1 + 5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 3_5 + 2_5^2 + O(5^3) + (2_5^2 + O(5^3))_w + (5^2 + O(5^3))_w^2 + (5 + 4_5^2 + O(5^3))_w^3, 3 + 5 + O(5^2) + (1 + O(5^2))_w + (2 + O(5^2))_w^2 + (5 + O(5^2))_w^3, 1 + O(5) + (2 + O(5))_w + (4 + O(5))_w^2)), DD((1 + 5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^2 + (4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^3, 1 + 2_5 + 3_5^2 + O(5^3) + (2 + 2_5 + 3_5^2 + O(5^3))_w + (4 + 4_5 + 5^2 + O(5^3))_w^2 + (3_5 + 2_5^2 + O(5^3))_w^3, 4 + O(5^2) + (3 + 2_5 + O(5^2))_w + (1 + O(5^2))_w^2 + (3_5 + O(5^2))_w^3, 4 + O(5) + (3 + O(5))_w + (1 + O(5))_w^2))] sage: dat = dict(zip(MM.source().gens(), arr)) sage: Phis = MM(dat)

This should give you Phis back!