analytic Jacobian
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Comienza localizando la implementación existente de finite_difference_jacobian y la API que la rodea. Compara el comportamiento propuesto del Jacobiano analítico con ese punto de entrada, identifica después la ubicación adecuada y añade cobertura que demuestre que el Jacobiano se devuelve para funciones diferenciadas analíticamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
i wrote counterparts to the existing finite_difference_jacobian for the case where the function of interest is analytically differentiable. happy to submit a PR if there is interest. would just need to know the best place to put it.
function analytic_jacobian{T<:Number}(fdot::Vector{Function}, x::Vector{T})
f_x = fdot[1](x)
J = Array(Float64,length(f_x),length(x))
J[:,1] = f_x
for i = 2:length(fdot)
J[:,i] = fdot[i](x)
end
J
end
"""
`jacobian(fdot::Vector{Function}) -> g(x::Vector)`
Given a function `f` whose partial derivatives are `fdot`, return a function
`g(x)` which itself returns the Jacobian of `f` at `x`.
"""
function jacobian(fdot::Vector{Function})
g(x::Vector) = analytic_jacobian(fdot, x)
return g
end
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 285
- Forks
- 78
- 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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