모델
기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.
제품
프로그램 기능 · 정수 특성 다항식
01
SpectrumGorse는 수치 고윳값 추정을 약속하지 않고 행렬 특성 계수와 행렬식 항등식을 검토할 코드 맥락을 제공합니다.
프로젝트
폴더를 선택하고 편집하기 전에 관련 파일을 읽도록 요청하세요. 작업의 목표와 변경 범위를 명확히 정합니다.
변경 사항
변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.
정수 특성 다항식
● ● ●SpectrumGorse●
작업 흐름 · 정수 특성 다항식 ×
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✳원소 절댓값이 1000 이하이고 차수가 0부터 6인 정수 정사각 행렬의 det(xI−A) 계수를 내림차순으로 반환합니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
