DDecayMarsh
Quy trình

Quy trình lập trình · Bước suy giảm Runge–Kutta

03
Sản phẩm

Quy trình

Tích phân suy giảm mũ vô hướng bằng tối đa 1000 bước Runge–Kutta cổ điển với đầu vào hữu hạn có giới hạn. Kiểm tra không bước và tốc độ không, từ chối tốc độ hay bước thời gian âm cùng tích của chúng vượt một.

01

Tải ứng dụng

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.

02

Mở thư mục dự án

Chọn endpoint tương thích. Công cụ khả dụng và chất lượng phản hồi phụ thuộc vào mô hình và máy chủ đã cấu hình.

03

Kết nối và kiểm tra mô hình

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.

04

Xem thay đổi và chạy kiểm thử

So sánh hành vi thực tế với kết quả mong đợi. Nếu kiểm tra thất bại, tìm nguyên nhân trước khi sửa tiếp.

Bước suy giảm Runge–Kutta

Quy trình
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

Kiểm tra trước khi áp dụng. 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.

Không gian lập trình với AI

Ý tưởng tiếp theo bắt đầu từ đây.

Tải cho Windows ↗