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 · Doğrusal sistemlerin kesin çözümleri
01
PivotQuartz içinde katsayı matrisinden kesirli çözüm değerlerine giden kesin pivot işlemlerini izleyin.
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.
Doğrusal sistemlerin kesin çözümleri
● ● ●PivotQuartz●
İş akışları · Doğrusal sistemlerin kesin çözümleri ×
from fractions import Fraction
def solve_linear(matrix, rhs):
matrix, rhs = [tuple(row) for row in matrix], tuple(rhs)
n = len(matrix)
if not 1 <= n <= 8 or len(rhs) != n or any(len(row) != n for row in matrix):
raise ValueError("system.shape")
if any(type(v) is not int or abs(v) > 1000000 for row in matrix for v in row) or any(type(v) is not int or abs(v) > 1000000 for v in rhs):
raise ValueError("coefficient.range")
a = [[Fraction(v) for v in row] + [Fraction(rhs[i])] for i, row in enumerate(matrix)]
for col in range(n):
pivot = next((r for r in range(col, n) if a[r][col]), None)
if pivot is None:
raise ValueError("system.singular")
a[col], a[pivot] = a[pivot], a[col]
scale = a[col][col]
a[col] = [v / scale for v in a[col]]
for r in range(n):
if r != col:
factor = a[r][col]
a[r] = [x - factor * y for x, y in zip(a[r], a[col])]
return [row[-1] for row in a]✳En fazla sekiz denklemli kare tamsayılı doğrusal sistemi kesin kesirlerle çözün.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
