Inconsistent random numbers with some RNGs
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 32/100
Rechercherichtung
Führe das Julia-MWE mit Xoshiro, MersenneTwister, StableRNGs, Float64-Arrays und ForwardDiff.Dual-Arrays aus. Untersuche anschließend in Julias Random/src/normal.jl die Zeilen 213-242, wo das Issue ergebnisverändernde Float64-Optimierungen meldet, und ermittle, wie das abweichende Verhalten von randn! getestet und behoben werden sollte.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
A MWE:
julia> using Random, ForwardDiff
julia> N = 8;
julia> x = Vector{ForwardDiff.Dual{Nothing,Float64,1}}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end].value
-0.8260207919192974
julia> x = Vector{Float64}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end]
0.8653808054093252
MersenneTwister breaks at N=13. StableRNGs seems fine always. This is because some result-changing optimizations done on Float64 arrays here which don't happen for Dual arrays.
I'm trying to think of what the best solution is, but in the meantime wanted to file this and maybe get some ideas as well.
- Vorherrschende Sprache
- Julia
- Sterne
- 1k
- Forks
- 162
- 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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