Кроки скінченного розподілу Маркова
Просуньте вектор імовірностей на максимум 100 переходів матриці Маркова з не більш ніж вісьмома станами.
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| Перевірте перед застосуванням | Порівняйте фактичну поведінку з очікуваним результатом. Якщо перевірка не проходить, з’ясуйте причину перед наступними змінами. |
|---|---|
| Моделі | Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані. |
| Проєкт | Перевірте нуль кроків і поглинальні стани, відхиляючи від’ємні значення та суми рядків із відхиленням від одиниці понад 1e-12. |
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 resultЗберігайте імовірнісні домовленості зрозумілими під час зміни коду
StepMaranta надає завданню імовірнісного моделювання робоче середовище з ШІ для програмування у Windows з контекстом проєкту й обговоренням із підключеною моделлю. Почніть із прийнятих у програмі домовленостей щодо станів і переходів, а потім визначте процедуру та її споживача. Запит пояснення перед редагуванням допомагає відрізнити невідповідність тлумачення від помилки обчислення.
Завдання зі скінченними переходами Маркова може задавати початковий розподіл, матрицю переходів за рядками та обмежену кількість кроків. Додайте до запиту допустимий діапазон імовірностей і допуск суми рядка. Запитайте, як запропонований код зберігає контракт за нуля кроків і в поглинальному стані, а не приймайте вихід лише тому, що числа здаються правдоподібними.
Перевірте отриману зміну з явними очікуваними розподілами у власних тестах проєкту. Перевіряйте некоректні розмірності й від’ємні значення окремо від допустимої поведінки переходів. Під час перевірки мутації тримайте початковий вхід поряд із виходом. Цей підхід пов’язує числову пропозицію зі спостережуваними вимогами програми, не представляючи середовище як службу статистичної валідації.
StepMaranta підтримує підключення кінцевих точок, сумісних з OpenAI, або Anthropic та облікові дані за потреби. Можна вибрати модель ШІ без обмежень, якщо її пропонує ваша кінцева точка. Обмеження, доступні інструменти й межі контексту залежать від моделі та сервера. Ваше визначення домовленості переходів і результати перевірки залишаються основою прийняття запропонованого коду.
Запитання щодо виправлення моделі переходів
- Яку домовленість щодо матриці слід надати?
Зазначте, чи кожен рядок описує переходи зі стану та як подано початковий розподіл. Додайте малий очікуваний результат. Це допоможе моделі перевірити реалізацію без мовчазної заміни на транспоновану домовленість, яку ваш код виклику не використовує.
- Навіщо явно перевіряти нуль кроків?
Це робить незмінений початковий розподіл спостережуваною вимогою та може виявити небажану мутацію. Зазначте, чи потрібен окремий об’єкт результату, а потім перевірте повернені значення й початковий вхід власними засобами проєкту перед прийняттям реалізації.
- Як додати допуск суми рядка до запиту?
Надайте потрібний програмі допуск і поясніть, що відбувається поза ним. Перевіряйте валідацію окремо від обчислення переходів. Модель може обговорити альтернативи, але не має непомітно вибирати інший поріг прийняття під час реалізації сторонньої запитаної зміни.
- Чи підтверджує успішний приклад поглинального стану всю модель?
Ні. Він перевіряє одну корисну поведінку коду. Додайте інші відповідні тестові дані й оцініть відповідність припущень моделі вашій програмі. Середовище підтримує перевірку коду; воно не встановлює наукової обґрунтованості наданих вами ймовірностей.
StepMaranta · Оновлено 2026-10-25