Incorrect Jacobian calculation
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
Rechercherichtung
Beginne damit, den Julia-Reproducer im Issue auszuführen und die Jacobimatrix von DiffractorForwardBackend mit AD.ForwardDiffBackend und dem Gegencheck mit GTPSA.jl zu vergleichen. Verfolge den Pfad der Diffractor-Jacobimatrix für die Testfunktion und ermittle, warum sich ihre ersten Diagonaleinträge unterscheiden; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn das Diffractor-Ergebnis mit der gegengeprüften Jacobimatrix übereinstimmt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
using ForwardDiff
using Diffractor: DiffractorForwardBackend
import AbstractDifferentiation as AD
function test(z0)
z = Vector{eltype(z0)}(undef, length(z0))
L = 0.5
k1 = 0.36
z[1] = cos(sqrt(k1)*L)*z0[1]+1/sqrt(k1)*sin(sqrt(k1)*L)*z0[2]
z[2] = -sqrt(k1)*sin(sqrt(k1)*L)*z0[1]+cos(sqrt(k1)*L)*z0[2]
return z
end
m(z) = test([z[1], z[2]])
Then:
julia> j = AD.jacobian(DiffractorForwardBackend(), m, zeros(2)) |> only
2×2 Matrix{Float64}:
0.29552 0.492534
-0.177312 0.29552
julia> j = AD.jacobian(AD.ForwardDiffBackend(), m, zeros(2)) |> only
2×2 Matrix{Float64}:
0.955336 0.492534
-0.177312 0.955336
ForwardDiff.jl's Jacobian was also cross-checked with GTPSA.jl
- Vorherrschende Sprache
- Julia
- Sterne
- 453
- Forks
- 33
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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