Gradients for QR Decomposition

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

なし

領域

backend

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-2 days

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

stale

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

clear

前提条件

Julia basicsautomatic differentiationQR decomposition

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

40

調査方針

Investigate the existing Cholesky gradient implementation in Zygote.jl (likely in src/compiler/chainrules.jl or similar) to understand the pattern. Examine the QR decomposition functions defined in Julia's LinearAlgebra standard library, specifically the QRPackedQ type. Check for any existing ChainRules.jl rules for QR or related discussion in the issue comments. Reach out to maintainers for guidance on the expected interface and potential pitfalls.