Modely
Nastavte endpoint kompatibilní s OpenAI nebo Anthropic pomocí základní URL a případného API klíče. Otestujte připojení. Lokální server modelu musí běžet; vzdálené nástroje mohou data odesílat samostatně.
Produkt
Funkce programu · Kroky poklesu Rungeho–Kutty
01
Projděte čtyři odhady sklonu v DecayMarsh a odlište číselný výsledek od analytické hodnoty poklesu.
Projekt
Vyberte složku a před úpravou nechte asistenta přečíst příslušné soubory. Určete cíl i hranice úkolu.
Změny
Kontrolujte změny a výstupy příkazů. Před přijetím výsledku spusťte kontroly projektu; vytvořený kód není automaticky otestovaný.
Kroky poklesu Rungeho–Kutty
● ● ●DecayMarsh●
Pracovní postupy · Kroky poklesu Rungeho–Kutty ×
def decay_steps(initial, rate, dt, steps):
if any(type(v) not in (int, float) for v in (initial, rate, dt)):
raise ValueError("decay.numeric")
if not -10**6 <= initial <= 10**6 or not 0 <= rate <= 1000 or not 0 <= dt <= 1 or rate * dt > 1:
raise ValueError("decay.range")
if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 1000:
raise ValueError("decay.steps")
y = float(initial)
for _ in range(steps):
k1 = -rate * y
k2 = -rate * (y + dt*k1/2)
k3 = -rate * (y + dt*k2/2)
k4 = -rate * (y + dt*k3)
y += dt*(k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6
return y✳Integrujte skalární exponenciální pokles nejvýše 1000 klasickými kroky Rungeho–Kutty s konečnými omezenými vstupy.
✓ ZměnyPřed použitím zkontrolujte ↗
Ilustrace pracovního prostředí