DDecayMarsh
제품

프로그램 기능 · 룽게–쿠타 감쇠 단계

01

DecayMarsh에서 네 기울기 추정치를 살펴 수치 결과와 해석적 감쇠 값을 구별합니다.

01

모델

기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.

02

프로젝트

폴더를 선택하고 편집하기 전에 관련 파일을 읽도록 요청하세요. 작업의 목표와 변경 범위를 명확히 정합니다.

03

변경 사항

변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.

룽게–쿠타 감쇠 단계

● ● ●DecayMarsh●
작업 흐름 · 룽게–쿠타 감쇠 단계 ×
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
✳유한하고 범위가 제한된 입력으로 최대 1000회의 고전 룽게–쿠타 단계를 통해 스칼라 지수 감쇠를 적분합니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
AI 코딩 작업 공간

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