Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Error for Jacobian of in-place function that internally creates complex numbers

Aperta
  • Qualcosa non va?
#520 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
julia
Ambito
tooling

Direzione di ricerca

Riproduci l’MWE da test/dynsys_types.jl, quindi esamina ForwardDiff/src/apiutils.jl e src/jacobian.jl nell’area della valutazione dello Jacobiano in modalità vettoriale. Confronta questo comportamento con l’errore di conversione a numeri complessi mostrato nello stack trace di Julia e determina il comportamento previsto per le funzioni in-place che creano valori complessi. Il lavoro è completato quando il comportamento è coperto da un regression test oppure la limitazione è documentata chiaramente.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi there,

MWE

newton_f(x, p) = x^p[1] - 1.0
newton_df(x, p)= p[1]*x^(p[1] - 1.0)
function newton_map(dz, z, p, n)
    z1 = z[1] + im*z[2]
    dz1 = newton_f(z1, p)/newton_df(z1, p)
    z1 = z1 - dz1
    dz[1] = real(z1)
    dz[2] = imag(z1)
    return
end

import ForwardDiff
s = [0.1, 0.2]
p = [3.0]
dum = deepcopy(s)
inplace_f_2args = (y, x) -> newton_map(y, x, p, 0)
cfg = ForwardDiff.JacobianConfig(inplace_f_2args, dum, s)
jac! = (J, u, p, t) -> ForwardDiff.jacobian!(
    J, inplace_f_2args, dum, u, cfg, Val{false}()
)

jac!(zeros(2, 2), s, p, 0)


        
ERROR: LoadError: MethodError: no method matching Int64(::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
Closest candidates are:
  (::Type{T})(::T) where T<:Number at boot.jl:760
  (::Type{T})(::AbstractChar) where T<:Union{AbstractChar, Number} at char.jl:50
  (::Type{T})(::BigInt) where T<:Union{Int128, Int16, Int32, Int64, Int8} at gmp.jl:356
  ...
Stacktrace:
  [1] convert(#unused#::Type{Int64}, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\number.jl:7
  [2] _cpow(z::Complex{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\complex.jl:740
  [3] ^
    @ .\complex.jl:809 [inlined]
  [4] ^
    @ .\complex.jl:824 [inlined]
  [5] newton_f
    @ c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:111 [inlined]
  [6] newton_map(dz::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, z::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::Vector{Float64}, 
n::Int64)
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:115
  [7] (::var"#7#8")(y::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, x::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}})
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:135
  [8] vector_mode_dual_eval
    @ C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\apiutils.jl:44 [inlined]
  [9] vector_mode_jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::var"#7#8", y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:172
 [10] jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::Function, y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}}, ::Val{false})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:78

I need to create the Jacobian in this format of (J, x, p, t), which is why all these anonymous functions got there. Making a function that does not internally make complex numbers works with the exact same syntax as above.

Lingua principale
Julia
Stelle
1k
Fork
162
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di JuliaDiff/ForwardDiff.jl

Tutte le issue di JuliaDiff/ForwardDiff.jl

Issue simili

Altre issue su Julia

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.