Mô hình
Cấu hình endpoint tương thích OpenAI hoặc Anthropic bằng URL cơ sở và khóa API nếu cần. Kiểm tra kết nối. Máy chủ mô hình cục bộ phải đang chạy; công cụ từ xa có thể truyền dữ liệu riêng.
Sản phẩm
Tính năng phần mềm · Các bước phân phối Markov hữu hạn
01
Giữ véc-tơ đầu và các hàng chuyển tiếp cùng nhau khi xem xét việc bảo toàn khối xác suất qua lặp.
Dự án
Chọn thư mục và yêu cầu trợ lý đọc các tệp liên quan trước khi chỉnh sửa. Xác định mục tiêu và giới hạn của tác vụ.
Thay đổi
Xem lại thay đổi và đầu ra lệnh. Chạy kiểm tra dự án trước khi chấp nhận kết quả; mã được tạo không mặc nhiên đã qua kiểm thử.
Các bước phân phối Markov hữu hạn
● ● ●StepMaranta●
Quy trình · Các bước phân phối Markov hữu hạn ×
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✳Tiến véc-tơ xác suất tối đa 100 chuyển tiếp của ma trận Markov có tối đa tám trạng thái.
✓ Thay đổiKiểm tra trước khi áp dụng ↗
Minh họa không gian làm việc