Kalikan dua kuaternion Hamilton empat komponen berhingga dalam ±10^6 dengan skalar pertama.
import math
def quaternion_product(a, b):
for q in (a, b):
if type(q) not in (list, tuple) or len(q) != 4:
raise ValueError("quaternion.shape")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**6 <= x <= 10**6 or not math.isfinite(x) for x in q):
raise ValueError("quaternion.value")
w, x, y, z = a
v, i, j, k = b
return (w*v-x*i-y*j-z*k, w*i+x*v+y*k-z*j,
w*j-x*k+y*v+z*i, w*k+x*j-y*i+z*v)
import math
def quaternion_product(a, b):
for q in (a, b):
if type(q) not in (list, tuple) or len(q) != 4:
raise ValueError("quaternion.shape")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**6 <= x <= 10**6 or not math.isfinite(x) for x in q):
raise ValueError("quaternion.value")
w, x, y, z = a
v, i, j, k = b
return (w*v-x*i-y*j-z*k, w*i+x*v+y*k-z*j,
w*j-x*k+y*v+z*i, w*k+x*j-y*i+z*v)
Bug rotasi dapat bertahan setelah tambalan aritmetika yang tampak rapi ketika dua modul tidak sepakat tentang representasi. Quaterelle adalah ruang kerja pemrograman AI Windows untuk menyelidiki ketidaksesuaian tersebut. Sertakan perhitungan dan kode pengguna hasilnya dalam percakapan, lalu minta model yang terhubung mengidentifikasi konvensi komponen sebelum menyarankan perubahan. Mulailah dengan gerakan yang diamati dan hasil yang dimaksud.
Salah satu tugas yang mungkin adalah meninjau perkalian quaternion yang digunakan transformasi adegan. Nyatakan urutan komponen dan operasi mana yang harus terjadi lebih dahulu, lalu berikan masukan serta keluaran yang diketahui. Minta asisten menelusuri asumsi itu melalui pemanggil dan mengusulkan koreksi terarah. Tugasnya adalah memperbaiki kode transformasi Anda sendiri dengan penjelasan perubahan yang dapat diperiksa.
Verifikasi usulan melalui data uji aritmetika maupun perilaku aplikasi. Periksa komposisi identitas, pasangan yang peka terhadap urutan, dan komponen tidak valid berdasarkan kontrak proyek. Lalu jalankan sendiri adegan atau uji integrasi yang terdampak. Periksa apakah tambalan mengubah asumsi normalisasi atau rentang yang diterima, karena keputusan itu dapat memengaruhi pemanggil di luar gerakan yang semula dilaporkan.
Quaterelle terhubung ke endpoint yang didukung, baik yang kompatibel dengan OpenAI maupun Anthropic. Model AI abliterasi dapat dipilih jika tersedia dari layanan yang dikonfigurasi; alat, kapasitas konteks, dan pembatasan tetap bergantung pada model serta server. Gunakan ruang kerja untuk menyatukan konvensi dan usulan perubahan saat mengevaluasi hasil.
Berikan urutan komponen, konvensi perkalian, dan interpretasi yang digunakan modul pengguna hasil. Sertakan konversi apa pun pada batas tersebut. Larik yang tampak serupa dapat mewakili konvensi berbeda, jadi asisten tidak boleh menyimpulkannya hanya dari nama variabel.
Contoh identitas dapat lulus meskipun urutan komposisi salah. Gunakan pasangan nonkomutatif yang diketahui dan tentukan transformasi yang bekerja lebih dahulu. Periksa hasil aritmetika serta efek yang diharapkan oleh jalur transformasi aplikasi.
Itu bergantung pada kontrak dan makna masukan. Minta model memeriksa tempat normalisasi saat ini sebelum menambahkannya. Langkah normalisasi otomatis dapat mengubah perilaku yang sengaja diandalkan pemanggil.
Data itu memverifikasi sebagian perhitungan, tetapi adegan mungkin menerapkan konversi atau transformasi tambahan. Jalankan juga jalur integrasi terkait. Pertahankan data uji numerik untuk menjelaskan koreksi dan pemeriksaan adegan untuk memastikan penggunaan sebenarnya.
Quaterelle · Diperbarui 2026-10-25