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

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Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
72/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
Active
Stack technique
cpp
Domaine
tooling

Piste de recherche

Commencez par la surcharge vector-V de gaussian_dlm_obs_lpdf et ses tests existants, en retraçant la manière dont Q est vérifié après le premier pas de temps. Ajoutez un cas de régression basé sur le modèle déterministe du rapport et vérifiez que la variance d’innovation nulle ultérieure lève std::domain_error au lieu de renvoyer NaN.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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
Langage dominant
C++
Étoiles
845
Forks
225
Merge moyen
4 j 21 h
PR mergées (30 j)
13

Préparer son environnement

Par où commencer

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