Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Ürün
Program özellikleri · Tam sayılı karakteristik polinomlar
01
SpectrumGorse, sayısal özdeğer tahminleri vaat etmeden matrisin karakteristik katsayılarını ve determinant özdeşliklerini incelemeye bağlam sağlar.
Proje
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikler
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Tam sayılı karakteristik polinomlar
● ● ●SpectrumGorse●
İş akışları · Tam sayılı karakteristik polinomlar ×
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✳Eleman büyüklükleri en fazla 1000 olan sıfır ile altı boyutlu kare tam sayı matrisinin det(xI−A) katsayılarını azalan sırada döndür.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
