SStepMaranta
سير العمل

سير العمل البرمجي · خطوات توزيعات ماركوف المنتهية

03
المنتج

سير العمل

حرّك متجه الاحتمال حتى 100 انتقال في مصفوفة ماركوف حتى ثماني حالات. اختبر صفر خطوات والحالات الماصة وارفض السوالب ومجاميع الصفوف التي تختلف عن الواحد بأكثر من 1e-12.

01

نزّل التطبيق

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

02

افتح مجلد المشروع

اختر نقطة اتصال متوافقة. تعتمد الأدوات المتاحة وجودة الإجابات على النموذج والخادم المستخدمين.

03

اربط النموذج واختبره

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

04

راجع التغييرات وشغّل الاختبارات

قارن السلوك الفعلي بالنتيجة المتوقعة. إذا فشل فحص، تحقّق من السبب قبل إجراء تغييرات إضافية.

خطوات توزيعات ماركوف المنتهية

سير العمل
from math import fsum, isfinite
def markov_steps(initial, matrix, steps):
    if type(initial) is not list or not 1 <= len(initial) <= 8:
        raise ValueError("state count")
    n = len(initial)
    if type(matrix) is not list or len(matrix) != n or any(
        type(row) is not list or len(row) != n for row in matrix):
        raise ValueError("square matrix")
    rows = [initial] + matrix
    if any(type(x) not in (int, float) or not 0 <= x <= 1 or
           not isfinite(x) for row in rows for x in row):
        raise ValueError("probability values")
    if any(abs(fsum(row)-1) > 1e-12 for row in rows):
        raise ValueError("row sums")
    if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 100:
        raise ValueError("step count")
    result = initial[:]
    for _ in range(steps):
        result = [fsum(result[i] * matrix[i][j] for i in range(n))
                  for j in range(n)]
    return result

راجع قبل التطبيق. راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗