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.
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.
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.
Elige un endpoint compatible. Las herramientas disponibles y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del servidor configurados.
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.
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
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 resultRevisa 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.