Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Ürün
Program özellikleri · Runge–Kutta azalma adımları
01
DecayMarsh içinde dört eğim tahminini inceleyip sayısal sonucu analitik azalma değerinden ayırın.
Proje
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikler
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Runge–Kutta azalma adımları
● ● ●DecayMarsh●
İş akışları · Runge–Kutta azalma adımları ×
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✳Sonlu sınırlı girdilerle skaler üstel azalmayı en fazla 1000 klasik Runge–Kutta adımıyla bütünleyin.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi