Inconsistent random numbers with some RNGs
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 32/100
Direzione di ricerca
Esegui il MWE di Julia con Xoshiro, MersenneTwister, StableRNGs, array Float64 e array ForwardDiff.Dual. Poi esamina le righe 213-242 di Random/src/normal.jl di Julia, dove l'issue segnala ottimizzazioni Float64 che modificano il risultato, e determina come dovrebbe essere testato e risolto il comportamento divergente di randn!.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
A MWE:
julia> using Random, ForwardDiff
julia> N = 8;
julia> x = Vector{ForwardDiff.Dual{Nothing,Float64,1}}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end].value
-0.8260207919192974
julia> x = Vector{Float64}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end]
0.8653808054093252
MersenneTwister breaks at N=13. StableRNGs seems fine always. This is because some result-changing optimizations done on Float64 arrays here which don't happen for Dual arrays.
I'm trying to think of what the best solution is, but in the meantime wanted to file this and maybe get some ideas as well.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 1k
- Fork
- 162
- Metriche di merge delle PR
- 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
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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