SSpectrumGorse
उत्पाद

प्रोग्राम की सुविधाएँ · पूर्णांक अभिलाक्षणिक बहुपद

01

SpectrumGorse स्वमानों के संख्यात्मक अनुमान का वादा किए बिना मैट्रिक्स के अभिलाक्षणिक गुणांक और सारणिक सर्वसमिकाओं की कोड समीक्षा का संदर्भ देता है।

01

मॉडल

बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।

02

प्रोजेक्ट

फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।

03

बदलाव

बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।

पूर्णांक अभिलाक्षणिक बहुपद

● ● ●SpectrumGorse●
कार्यप्रवाह · पूर्णांक अभिलाक्षणिक बहुपद ×
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
✳शून्य से छह क्रम वाले वर्ग पूर्णांक मैट्रिक्स के det(xI−A) के गुणांक घटती घात में लौटाएँ जिसके तत्वों का परिमाण 1000 तक हो।
✓ बदलावलागू करने से पहले समीक्षा करें ↗
कार्यक्षेत्र का चित्रण
AI के साथ कोड का कार्यक्षेत्र

आपका अगला विचार यहीं शुरू होता है।

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