ChatGPT 또 한번 나를 놀라게한 ChatGPT--- 공식을 보여주니 바로 파이썬 코드로

[sl100104]

한 논문에서 Brown motion sampling을 이용한 unit root test 공식을 발견했는데, ChatGPT에게 장난삼아 python으로 ㅗ딩 좀 해줄래 라고 했더니....

1. 먼저 아래에서 latex coding을 했다.

Online LaTeX Equation Editor (lagrida.com) 

Online LaTeX Equation Editor

2. 만들어진 코드를 ChatGPT에 복사를하면서 코딩을 해달라라고 했다.

ADF=\int_{0}^{r}\frac{\hat{W}dW}{(\hat{W}^2)^{1/2}}

3. 수초만에 다음과 같은 답을 얻었다. 이미 누가  비슷한 질문을 했는지 모르겠지만 상상외로 빠른 답변이다.

The formula you provided is an integral and can be approximated using numerical methods such as the Riemann sum, Monte Carlo integration, or the trapezoidal rule. Here is an example implementation using the trapezoidal rule:

구글번역 

제공한 공식은 적분이며 리만 합, 몬테카를로 적분 또는 사다리꼴 규칙과 같은 수치 방법을 사용하여 근사화할 수 있습니다. 다음은 사다리꼴 규칙을 사용한 구현 예입니다. 

import numpy as np

def  ADF(W, r, n):
    h = r/n
    sum = 0
    for i in range(n):
        W_hat = W[i]
        sum += (W_hat + W_hat + h)/2 * h/np.sqrt(W_hat**2)
    return sum

W = np.linspace(0, r, n)
result = ADF(W, r, n)

In this example, W is a numpy array representing the discretized domain of the integral and n is the number of intervals to use in the approximation. The result variable contains the approximate value of the integral.

구글번역

이 예에서 W는 적분의 이산화된 도메인을 나타내는 numpy 배열이고 n은 근사에 사용할 간격의 수입니다. 결과 변수에는 적분의 근사값이 포함됩니다.

정말로 위대하다. 이걸로 재택근무하면서 학술연구 아르바이트 해도 되겠다.