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Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Flujos de trabajo
Flujos de programación · Polinomios característicos enteros
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Flujos de trabajo
Devuelve coeficientes descendentes de det(xI−A) para una matriz entera cuadrada de orden cero a seis con entradas de magnitud máxima 1000. Prueba la matriz vacía y autovalores repetidos, rechazando filas irregulares o booleanos sin aproximar raíces.
Abre la carpeta del proyecto
Elige un endpoint compatible. Las herramientas disponibles y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del servidor configurados.
Conecta y prueba el modelo
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
Revisa los cambios y ejecuta las pruebas
Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
Polinomios característicos enteros
Flujos de trabajo
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 coefficientsRevisa antes de aplicar. Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
