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Implement more Dims distributions

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#7.874 geöffnet am 25. Juli 2025

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Beschreibung

Description

We have these currently:

We should implement most of the existing distributions. Univariate should be straightforward.

Multivariate may be trickier. We would likely want to reuse the regular methods like we do for ZeroSumNormal and MvNormal, but we need to test carefully.

Distribution factories like Mixture, Truncated, Censored will be the trickiest. The first step is to implement an extend_dist_dims function (to recreate the input distributions with more dims, just like we used to having to change_dist_size before).

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie die vorhandenen Scalar und Vector Verteilungen im Modul dims/distributions. Implementieren Sie die Funktion `extend dist dims`, um die Eingabeverteilungen mit mehr Dimensionen neu zu erstellen. Beginnen Sie mit univariaten Verteilungen, dann bearbeiten Sie multivariate Verteilungen nach dem Muster von ZeroSumNormal und MvNormal. Behandeln Sie schließlich Verteilungsfabriken wie Mixture, Truncated und Censored.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonGit
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50