Descarcă aplicația
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Fluxuri de lucru
Fluxuri de programare · Pași ai distribuțiilor Markov finite
03
Fluxuri de lucru
Avansează un vector de probabilități cu cel mult 100 tranziții ale unei matrice Markov cu maximum opt stări. Testează zero pași și stări absorbante, respingând valori negative și sume de linie depărtate de unu cu peste 1e-12.
Deschide dosarul proiectului
Alege un endpoint compatibil. Instrumentele disponibile și calitatea răspunsurilor depind de modelul și serverul configurate.
Conectează și testează modelul
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Verifică modificările și rulează testele
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
Pași ai distribuțiilor Markov finite
Fluxuri de lucru
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 resultVerifică înainte de aplicare. Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.