Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Produs
Funcțiile programului · Pași de descreștere Runge–Kutta
01
Verifică cele patru estimări de pantă în DecayMarsh și distinge rezultatul numeric de valoarea analitică a descreșterii.
Proiect
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Modificări
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Pași de descreștere Runge–Kutta
● ● ●DecayMarsh●
Fluxuri de lucru · Pași de descreștere Runge–Kutta ×
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✳Integrează descreșterea exponențială scalară cu cel mult 1000 pași clasici Runge–Kutta și intrări finite limitate.
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru