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폴더를 선택하고 편집하기 전에 관련 파일을 읽도록 요청하세요. 작업의 목표와 변경 범위를 명확히 정합니다.
작업 흐름
코딩 작업 흐름 · 정수 특성 다항식
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작업 흐름
원소 절댓값이 1000 이하이고 차수가 0부터 6인 정수 정사각 행렬의 det(xI−A) 계수를 내림차순으로 반환합니다. 빈 행렬과 중복 고윳값을 검사하며 근을 근사하지 않고 길이가 다른 행이나 불리언 원소를 거부합니다.
프로젝트 폴더 열기
호환되는 엔드포인트를 선택하세요. 사용 가능한 도구와 응답 품질은 설정한 모델과 서버에 따라 달라집니다.
모델 연결 및 테스트
변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.
변경 검토 및 테스트 실행
실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.
정수 특성 다항식
작업 흐름
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 coefficients적용하기 전에 검토하세요. 변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.
