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Bug (NaNs) when differentiating eigenvectors of Symmetric matrices

Aperta
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Valutazione

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

Direzione di ricerca

Riproduci il report con ForwardDiff.jacobian sulla funzione e sull'input difettosi forniti, confrontando eigen(Symmetric(mat)) con eigen(mat). Esamina il percorso di differenziazione degli autovettori coinvolto dal wrapper Symmetric e determina quale comportamento dovrebbe evitare i valori NaN e Inf segnalati; il lavoro è completato quando la riproduzione non produce più questi valori.

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

Descrizione

Hello,
I noticed at a certain point my code started to crash because of some NaNs introduced by Forward diff when performing derivatives of the eigenvectors of matrix.

Here was my previous code (it was working at a certain point):

 function buggy(x)
       mat = zeros(eltype(x),(2, 2))
       mat[1,1] = x[1]
       mat[1,2] = x[2]
       mat[2,1] = x[2]
       mat[2,2] = x[3]
       (ω, pols) = eigen(Symmetric(mat))
       return pols
end

When differentiating with:

julia> vv = [82.62687031649999 0.0 82.62687031649999]
julia> ForwardDiff.jacobian(buggy, vv)
4×3 Matrix{Float64}:
 NaN  NaN   NaN
 NaN  -Inf  NaN
 NaN   Inf  NaN
 NaN  NaN   NaN

However, if I remove the specification that the matrix must be Symmetric, then it works.

function good(x)
       mat = zeros(eltype(x),(2, 2))
       mat[1,1] = x[1]
       mat[1,2] = x[2]
       mat[2,1] = x[2]
       mat[2,2] = x[3]
       (ω, pols) = eigen(mat)
       return pols
end
julia> ForwardDiff.jacobian(good, vv)
4×3 Matrix{Float64}:
 0.0  0.0  0.0
 0.0  0.0  0.0
 0.0  0.0  0.0
 0.0  0.0  0.0

I remember I had to specify Symmetric because, at a certain point, ForwardDiff was working only with that (I do not remember exactly).

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

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