Incorrect Jacobian calculation
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Empieza ejecutando el reproductor de Julia del issue y compara el Jacobiano de DiffractorForwardBackend con AD.ForwardDiffBackend y la comprobación cruzada de GTPSA.jl. Sigue la ruta del Jacobiano de Diffractor para la función de prueba y determina por qué difieren sus primeras entradas diagonales; se considera terminado cuando el resultado de Diffractor coincide con el Jacobiano comprobado mediante la comparación cruzada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 453
- Forks
- 33
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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