Uygulamayı indirin
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
İş akışları
Kodlama iş akışları · Sonlu Markov dağılım adımları
03
İş akışları
Olasılık vektörünü en çok sekiz durumlu Markov matrisinde en çok 100 geçiş ilerletin. Sıfır adımı ve soğurucu durumları sınayın; negatifleri ve birden 1e-12 üzerinde sapan satır toplamlarını reddedin.
Proje klasörünü açın
Uyumlu bir endpoint seçin. Kullanılabilir araçlar ve yanıt kalitesi, yapılandırılan modele ve sunucuya bağlıdır.
Modeli bağlayıp test edin
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Değişiklikleri inceleyip testleri çalıştırın
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
Sonlu Markov dağılım adımları
İş akışları
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 resultUygulamadan önce inceleyin. Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.