DDecayMarsh
Sản phẩm

Tính năng phần mềm · Bước suy giảm Runge–Kutta

01

Xem bốn ước lượng độ dốc trong DecayMarsh và phân biệt kết quả số với giá trị suy giảm giải tích.

01

Mô hình

Cấu hình endpoint tương thích OpenAI hoặc Anthropic bằng URL cơ sở và khóa API nếu cần. Kiểm tra kết nối. Máy chủ mô hình cục bộ phải đang chạy; công cụ từ xa có thể truyền dữ liệu riêng.

02

Dự án

Chọn thư mục và yêu cầu trợ lý đọc các tệp liên quan trước khi chỉnh sửa. Xác định mục tiêu và giới hạn của tác vụ.

03

Thay đổi

Xem lại thay đổi và đầu ra lệnh. Chạy kiểm tra dự án trước khi chấp nhận kết quả; mã được tạo không mặc nhiên đã qua kiểm thử.

Bước suy giảm Runge–Kutta

● ● ●DecayMarsh●
Quy trình · Bước suy giảm 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
✳Tích phân suy giảm mũ vô hướng bằng tối đa 1000 bước Runge–Kutta cổ điển với đầu vào hữu hạn có giới hạn.
✓ Thay đổiKiểm tra trước khi áp dụng ↗
Minh họa không gian làm việc
Không gian lập trình với AI

Ý tưởng tiếp theo bắt đầu từ đây.

Tải cho Windows ↗