DDecayMarsh
ผลิตภัณฑ์

คุณสมบัติของโปรแกรม · ขั้นการสลายแบบรุงเงอ–คุททา

01

ตรวจค่าประมาณความชันสี่ค่าใน DecayMarsh และแยกผลเชิงตัวเลขจากค่าการสลายเชิงวิเคราะห์.

01

โมเดล

ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก

02

โปรเจกต์

เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน

03

การเปลี่ยนแปลง

ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ

ขั้นการสลายแบบรุงเงอ–คุททา

● ● ●DecayMarsh●
ขั้นตอนการทำงาน · ขั้นการสลายแบบรุงเงอ–คุททา ×
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
✳อินทิเกรตการสลายเอ็กซ์โพเนนเชียลสเกลาร์ด้วยขั้นรุงเงอ–คุททาแบบคลาสสิกไม่เกิน 1000 ขั้นและอินพุตที่เป็นจำนวนจำกัดและอยู่ในช่วงที่กำหนด.
✓ การเปลี่ยนแปลงตรวจสอบก่อนนำไปใช้ ↗
ภาพประกอบพื้นที่ทำงาน
พื้นที่เขียนโค้ดด้วย AI

ไอเดียถัดไปเริ่มต้นที่นี่

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows ↗