PageRank算法就像大家投票选优秀学生，每个网页的权重由其他网页链接数量决定。经过多次计算后，权重变化越来越小，趋于稳定，这就是收敛。比如初始权重是1，经过10次迭代后变化小于0.01%，就算收敛了。

收敛是因为算法在重复分配权重时，新计算的值越来越接近真实值。比如第一次分配时，A网页权重1，B.5；第二次计算后A变成0.8，B变成0.6；第三次A变成0.75，B变成0.65，这样循环下去，每次变化都越来越小，直到所有网页权重不再明显改变。但不同情况下收敛速度不同，有的需要100次迭代，有的只要50次。比如在包含1000个网页的模型中，经过50次迭代后权重变化率稳定在0.005%以下，而10000个网页的模型需要80次迭代才能达到同样标准。实际运行时，算法会自动判断何时达到收敛条件，比如当连续5次迭代的权重变化都小于0.01%时，就停止计算。不过有时候因为网页结构特殊，比如存在大量相互链接的闭环，可能导致权重收敛速度变慢，这时候需要增加迭代次数或者调整参数。模拟后的效果可能是“经过多次计算后权重变化越来越小最终趋于稳定”，或者“不同情况下收敛速度不同有的需要100次迭代有的只要50次”。