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$Q(t)$とChatGPT (18) |
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人間:
$t$は1万時間、$\tau$は1000時間、$\lambda$は0.0001としたとき、$K_\text{MPF}$=0.2, 0.4, 0.6, 0.8の4本のグラフを一枚に表してください。また、色のバリエーションをつけてください。ただし明度が高いと見づらいので低くしてください。
ChatGPT:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Parameters
lambda_ = 0.0001
tau = 1000
K_MPF_values = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
# Functions
def F(t, lambda_):
return 1 - np.exp(-lambda_ * t)
def Q(t, lambda_, tau, K_MPF):
n = np.floor(t / tau)
u = t - n * tau
return (1 - K_MPF) * F(t, lambda_) + K_MPF * F(u, lambda_)
# Time range
t_max = 1e4
t = np.linspace(0, t_max, 500)
# Plot with color variation
plt.figure(figsize=(10, 6))
colors = ['blue', 'green', 'purple', 'red']
for K_MPF, color in zip(K_MPF_values, colors):
# Compute Q(t)
Q_t = Q(t, lambda_, tau, K_MPF)
plt.plot(t, Q_t, label=f'K_MPF = {K_MPF}', color=color)
plt.xlabel('Time (t)', fontsize=14)
plt.ylabel('Q(t)', fontsize=14)
plt.title('Graph of Q(t) for various K_MPF', fontsize=16)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
上記のグラフは、パラメータ $ \lambda = 0.0001, \tau = 1000 $ と時間範囲 $ t = 0 $ から $ t = 1 \times 10^{4} $ における $ K_{\text{MPF}} = 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 $ の各ケースでの $ Q(t) $ の挙動を色分けして示しています。
各 $ K_{\text{MPF}} $ の値に対応するラインは、指定した色（青、緑、紫、赤）で描画されています。これにより、各 $ K_{\text{MPF}} $ の値の影響を一目で理解することが容易になります。
修理の効果 $ K_{\text{MPF}} $ を大きくすると、全体的な信頼度が向上することが確認できます。また、検査周期 $ \tau = 1000 $ 時間毎の信頼度の改善（リセット）の影響も $ K_{\text{MPF}} $ が大きいほど顕著になります。
なお、上記のグラフは特定のパラメータ設定に基づいていますので、異なるパラメータ値や時間範囲でグラフを描くことも可能です。必要であれば、お知らせください。
このようにChatGPTはグラフを描くだけでなく、$K_\text{MPF}$を振った時の挙動まで(頼んでいないのに)分析してくれます。ChatGPTのアルゴリズムは、次にくる確率が高い言葉が選択されるのだそうですが、単にそれだけでプログラミングができたり、ここまでできるものでしょうか？
