Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Produkt
Funktionen der Software · Ganzzahlige charakteristische Polynome
01
SpectrumGorse bietet einen Prüfkontext für charakteristische Matrixkoeffizienten und Determinantenidentitäten ohne numerische Eigenwertschätzungen zu versprechen.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Ganzzahlige charakteristische Polynome
● ● ●SpectrumGorse●
Arbeitsabläufe · Ganzzahlige charakteristische Polynome ×
def characteristic_polynomial(matrix):
if type(matrix) not in (list, tuple) or len(matrix) > 6:
raise ValueError("charpoly.size")
n = len(matrix)
if any(type(row) not in (list, tuple) or len(row) != n or any(type(v) is not int or abs(v) > 1000 for v in row) for row in matrix):
raise ValueError("charpoly.entry")
block = [[int(i == j) for j in range(n)] for i in range(n)]
coefficients = [1]
for degree in range(1, n+1):
product = [[sum(matrix[i][k]*block[k][j] for k in range(n)) for j in range(n)] for i in range(n)]
trace = sum(product[i][i] for i in range(n))
coefficient = -trace // degree
coefficients.append(coefficient)
block = [[product[i][j] + (coefficient if i == j else 0) for j in range(n)] for i in range(n)]
return coefficients✳Gib die absteigenden Koeffizienten von det(xI−A) für quadratische Ganzzahlmatrizen der Ordnung null bis sechs mit Eintragsbeträgen bis 1000 zurück.
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung
