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Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Integre decaimento exponencial escalar com até 1000 passos clássicos de Runge–Kutta e entradas finitas limitadas. Teste zero passos e taxa zero, rejeite taxa ou passo negativos e produto entre eles acima de um.
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Escolha um endpoint compatível. As ferramentas disponíveis e a qualidade das respostas dependem do modelo e do servidor configurados.
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
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 yRevise antes de aplicar. Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.