Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Pas de décroissance Runge–Kutta
01
Examinez les quatre estimations de pente dans DecayMarsh et distinguez le résultat numérique de la valeur analytique du déclin.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Pas de décroissance Runge–Kutta
● ● ●DecayMarsh●
Méthodes de travail · Pas de décroissance Runge–Kutta ×
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✳Intégrez une décroissance exponentielle scalaire avec au plus 1000 pas classiques de Runge–Kutta et des entrées finies bornées.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail