Pobierz aplikację
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sposoby pracy
Praca z kodem · Kroki skończonych rozkładów Markowa
03
Sposoby pracy
Przeprowadź wektor prawdopodobieństw przez najwyżej 100 przejść macierzy Markowa o maksymalnie ośmiu stanach. Sprawdź zero kroków i stany pochłaniające, odrzucając wartości ujemne oraz sumy wierszy różniące się od jedności o więcej niż 1e-12.
Otwórz folder projektu
Wybierz zgodny endpoint. Dostępne narzędzia i jakość odpowiedzi zależą od skonfigurowanego modelu i serwera.
Podłącz i sprawdź model
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
Przejrzyj zmiany i uruchom testy
Porównaj rzeczywiste zachowanie z oczekiwanym wynikiem. Jeśli sprawdzenie się nie powiedzie, wyjaśnij przyczynę przed kolejnymi zmianami.
Kroki skończonych rozkładów Markowa
Sposoby pracy
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 resultSprawdź przed zastosowaniem. Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.