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 · 안정적인 이차방정식 근
01
크기 차이가 큰 계수를 제안한 근 계산 옆에 두고 거부 경로를 다항식 잔차와 함께 검토합니다.
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.
안정적인 이차방정식 근
● ● ●RootEquinox●
작업 흐름 · 안정적인 이차방정식 근 ×
from math import isfinite, sqrt, copysign
def real_roots(a, b, c):
original = (a, b, c)
if not all(type(v) in (int, float) and isfinite(v) for v in original) or a == 0:
raise ValueError("finite quadratic coefficients")
if c == 0:
other = -b / a
if not isfinite(other) or (b != 0 and other == 0):
raise ValueError("unrepresentable root")
return [0.0] if b == 0 else sorted((0.0, other))
scale = max(map(abs, original))
a, b, c = (v / scale for v in original)
if any(v != 0 and s == 0 for v, s in zip(original, (a,b,c))):
raise ValueError("coefficient underflow")
d = b*b - 4*a*c
if d < 0: return []
if d == 0: roots = [-b / (2*a)]
else:
q = -0.5 * (b + copysign(sqrt(d), b))
if q == 0: raise ValueError("root underflow")
roots = sorted((q/a, c/q))
if not all(map(isfinite, roots)) or (original[2] != 0 and 0 in roots):
raise ValueError("unrepresentable roots")
return roots✳계수를 스케일링하고 상쇄를 줄이는 공식으로 이차방정식의 실근을 구합니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면