Negative number of fractional bits
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Empieza revisando el tipo Fixed existente y los métodos que restringen el parámetro de bits fraccionarios a valores no negativos. Compara el comportamiento demostrado con bits negativos y determina si el paquete debe generalizar Fixed o introducir un tipo separado de enteros escalados; para darlo por terminado se requiere un diseño decidido y un comportamiento compatible con los tipos solicitados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
With Fixed we can reduce the number of fractional bits to trade range for precision:
julia> Fixed{Int8, 2} .|> (typemin, typemax, eps)
(-32.0Q5f2, 31.75Q5f2, 0.25Q5f2)
julia> Fixed{Int8, 1} .|> (typemin, typemax, eps)
(-64.0Q6f1, 63.5Q6f1, 0.5Q6f1)
julia> Fixed{Int8, 0} .|> (typemin, typemax, eps)
(-128.0Q7f0, 127.0Q7f0, 1.0Q7f0)
However, currently support stops here. It would be useful to have a
julia> Fixed{Int8, -1} .|> (typemin, typemax, eps)
(-256.0Q8f-1, 254.0Q8f-1, 2.0Q8f-1)
and all the other types with a negative number of fractional bits available, when range demands are high, precision demands are low and you want to distribute the available values uniformly in the range or want to use integer arithmetic (so floating points are not an option).
This would not really match the packet's name as they are not really fixed-point numbers (with the "point" being outside of the represented bits). On the other hand, an implementation of these numbers (scaled integers) seems to be completely identical in representing the type (struct) and should cover both positive and negative numbers of fractional bits if some methods are generalized or their domain restrictions are relaxed.
So what would these scaled integers be? Would they use a slightly generalized version of Fixed, would they be a ScaledInteger within the FixedPointNumbers.jl package or would they be the topic of a ScaledIntegers.jl package?
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 95
- Forks
- 38
- Merge medio
- 1 d 7 min
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
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.
Más de JuliaMath/FixedPointNumbers.jl
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
JuliaMath/FixedPointNumbers.jl#310 · 1 comentario ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
-
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 42/100
JuliaMath/FixedPointNumbers.jl#331 · 7 comentarios ·
-
needs comments
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 68/100
JuliaMath/FixedPointNumbers.jl#318 · 1 comentario ·
-
Constructors on GPU?Abierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
Todos los issues de JuliaMath/FixedPointNumbers.jl
Issues similares
-
`default_linear_interpolation` is called with its arguments swapped, so its opt-outs never applyAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4684 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
SciML/Evolutionary.jl#182 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 92/100
jmejia8/Metaheuristics.jl#130 ·
-
Upgrade plan for Julia version?Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
exercism/julia-test-runner#164 · 1 comentario ·
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100