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Flujos de trabajo

Flujos de programación · Pasos de distribuciones de Markov finitas

03
Producto

Flujos de trabajo

Avanza un vector de probabilidades hasta 100 transiciones en una matriz de Markov de ocho estados como máximo. Prueba cero pasos y estados absorbentes, rechazando negativos y sumas de fila que difieran de uno más de 1e-12.

01

Descarga la aplicación

Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.

02

Abre la carpeta del proyecto

Elige un endpoint compatible. Las herramientas disponibles y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del servidor configurados.

03

Conecta y prueba el modelo

Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.

04

Revisa los cambios y ejecuta las pruebas

Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.

Pasos de distribuciones de Markov finitas

Flujos de trabajo
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

Revisa antes de aplicar. Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.

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