`gaussian_dlm_obs_lpdf` returns NaN instead of rejecting when the innovation variance collapses after time zero

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
72/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
cpp
Área
tooling

Línea de trabajo

Comienza con la sobrecarga vector-V de gaussian_dlm_obs_lpdf y sus pruebas existentes, siguiendo cómo se comprueba Q después del primer paso temporal. Añade un caso de regresión basado en el modelo determinista del informe y verifica que la varianza de innovación cero posterior produce std::domain_error en lugar de devolver NaN.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

The vector-V overload checks the innovation variance Q only in the first time step (if (i == 0) check_positive(function, "Q0", Q)). Later time steps compute 1.0 / Q and log(Q) unchecked. A deterministic model whose state covariance collapses after the first update returns NaN silently:

Eigen::MatrixXd y(1, 2);  y << 0.5, 0.5;   // r = 1 variable, T = 2
Eigen::MatrixXd F(1, 1);  F << 1.0;
Eigen::MatrixXd G(1, 1);  G << 1.0;
Eigen::VectorXd V(1);     V << 0.0;         // passes check_nonnegative
Eigen::MatrixXd W(1, 1);  W << 0.0;         // passes check_pos_semidefinite
Eigen::VectorXd m0(1);    m0 << 0.0;
Eigen::MatrixXd C0(1, 1); C0 << 1.0;
double lp = stan::math::gaussian_dlm_obs_lpdf<false>(y, F, G, V, W, m0, C0);
// lp = -nan, no exception

At t = 0, Q = 1 > 0 so the check passes; the update collapses C to zero, so from t = 1 on, Q = 0, Q_inv = inf, and the log density is NaN. The doc comment promises std::domain_error for non-PSD matrices in the Kalman filter.

Environment:
  • Ubuntu 22.04.5 LTS (WSL2, kernel 6.18.33.2-microsoft-standard-WSL2), x86_64
  • stan-dev/math develop @ d20b238b9c
  • g++ 11.4.0 (Ubuntu 22.04), -std=c++17
Lenguaje dominante
C++
Estrellas
845
Forks
225
Merge medio
3 d 9 h
PR fusionados (30 d)
12

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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