DDecayMarsh
製品

ソフトウェアの機能 · ルンゲ–クッタ減衰ステップ

01

DecayMarshで4つの勾配推定を確認し、数値結果と解析的な減衰値を区別します。

01

モデル

OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。

02

プロジェクト

フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。

03

変更内容

変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。

ルンゲ–クッタ減衰ステップ

● ● ●DecayMarsh●
ワークフロー · ルンゲ–クッタ減衰ステップ ×
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
✳有限で範囲内の入力を使い、最大1000回の古典的ルンゲ–クッタ法でスカラー指数減衰を積分します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
AIコーディングワークスペース

次のアイデアはここから。

Windows版をダウンロード ↗