Завантажте застосунок
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Сценарії
Сценарії роботи з кодом · Кроки скінченного розподілу Маркова
03
Сценарії
Просуньте вектор імовірностей на максимум 100 переходів матриці Маркова з не більш ніж вісьмома станами. Перевірте нуль кроків і поглинальні стани, відхиляючи від’ємні значення та суми рядків із відхиленням від одиниці понад 1e-12.
Відкрийте папку проєкту
Оберіть сумісний endpoint. Доступність інструментів і якість відповідей залежать від налаштованої моделі та сервера.
Підключіть і перевірте модель
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
Перегляньте зміни та запустіть тести
Порівняйте фактичну поведінку з очікуваним результатом. Якщо перевірка не проходить, з’ясуйте причину перед наступними змінами.
Кроки скінченного розподілу Маркова
Сценарії
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 resultПеревірте перед застосуванням. Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.