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フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
ワークフロー
コーディングのワークフロー · 整数行列の特性多項式
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ワークフロー
要素の絶対値が1000以下で次数0～6の整数正方行列について、det(xI−A)の係数を降べき順で返します。空行列と重複固有値を試し、根の近似をせず不揃いな行や真偽値の要素を拒否します。
プロジェクトフォルダーを開く
対応するエンドポイントを選択します。利用できるツールや回答品質は、設定したモデルとサーバーに依存します。
モデルを接続してテスト
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
変更を確認しテストを実行
実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。
整数行列の特性多項式
ワークフロー
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適用前に確認. 変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
