DDecayMarsh
उत्पाद

प्रोग्राम की सुविधाएँ · रुंगे–कुट्टा क्षय चरण

01

DecayMarsh में ढलान के चार अनुमान देखें और संख्यात्मक परिणाम को विश्लेषणात्मक क्षय मान से अलग रखें.

01

मॉडल

बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।

02

प्रोजेक्ट

फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।

03

बदलाव

बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।

रुंगे–कुट्टा क्षय चरण

● ● ●DecayMarsh●
कार्यप्रवाह · रुंगे–कुट्टा क्षय चरण ×
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
✳सीमित परिमित इनपुट से अदिश घातीय क्षय को अधिकतम 1000 शास्त्रीय रुंगे–कुट्टा चरणों में समाकलित करें.
✓ बदलावलागू करने से पहले समीक्षा करें ↗
कार्यक्षेत्र का चित्रण
AI के साथ कोड का कार्यक्षेत्र

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