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Randomized sampling can fail for very large tensors

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#30 ouverte le 22 avr. 2026

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Description

Right now the randomized methods index the random sample by the column position of the matricized tensor using Int64. When a tensor has a very large column space, greater than 10^20, the number of columns overflows Int64 and returns negative values. The system needs to be modified to index by the position in each mode of the tensor. This would then only overflow when the dimension of a single mode is greater than 10^20. The solution is that all the pivot structures need to be modified to hold onto matrices of positions instead of vectors. Multi-index positions can easily be converted into other values.

Guide contributeur

Direction de recherche
Comprenez comment les structures pivot sont utilisées dans l'échantillonnage aléatoire et modifiez les pour utiliser des matrices de positions au lieu de vecteurs afin d'éviter un débordement d'entier.
Stack technique
julia
Domaine
data
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
JuliaGit
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
50