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कार्यप्रवाह

कोडिंग कार्यप्रवाह · परिमित मार्कोव वितरण के चरण

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उत्पाद

कार्यप्रवाह

अधिकतम आठ अवस्थाओं की मार्कोव मैट्रिक्स में प्रायिकता वेक्टर को 100 संक्रमण तक बढ़ाएँ। शून्य चरण और अवशोषक अवस्थाएँ जाँचें तथा ऋणात्मक मान और एक से 1e-12 से अधिक अलग पंक्ति योग अस्वीकार करें।

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ऐप डाउनलोड करें

फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।

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प्रोजेक्ट फ़ोल्डर खोलें

संगत endpoint चुनें। उपलब्ध उपकरण और उत्तरों की गुणवत्ता चुने गए मॉडल तथा सर्वर पर निर्भर करती है।

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मॉडल जोड़ें और जाँचें

बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।

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बदलाव देखें और परीक्षण चलाएँ

वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण समझें।

परिमित मार्कोव वितरण के चरण

कार्यप्रवाह
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

लागू करने से पहले समीक्षा करें. बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।

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