DDecayMarsh
Sposoby pracy

Praca z kodem · Kroki zaniku Rungego–Kutty

03
Produkt

Sposoby pracy

Całkuj skalarny zanik wykładniczy za pomocą najwyżej 1000 klasycznych kroków Rungego–Kutty dla skończonych ograniczonych danych. Sprawdź zero kroków i zerowe tempo, odrzuć ujemne tempo lub krok oraz ich iloczyn większy od jednego.

01

Pobierz aplikację

Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.

02

Otwórz folder projektu

Wybierz zgodny endpoint. Dostępne narzędzia i jakość odpowiedzi zależą od skonfigurowanego modelu i serwera.

03

Podłącz i sprawdź model

Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.

04

Przejrzyj zmiany i uruchom testy

Porównaj rzeczywiste zachowanie z oczekiwanym wynikiem. Jeśli sprawdzenie się nie powiedzie, wyjaśnij przyczynę przed kolejnymi zmianami.

Kroki zaniku Rungego–Kutty

Sposoby pracy
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

Sprawdź przed zastosowaniem. Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.

Środowisko programowania z AI

Tutaj zaczyna się kolejny pomysł.

Pobierz dla Windows ↗