What would be the best way to implement support differentiation of a SubSpace
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評価
調査の方向性
まず Derivative(S) の例を再現し、ApproxFunBase のフローを結果の Operator まで追跡します。有限な第 1 次元が失われる箇所を特定し、両方の次元で有限な operator の適切なエントリーポイントを決定します。この SubSpace の微分によって意図した有限な operator が生成されれば、作業は完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
At this moment
julia> S = ApproxFunBase.SubSpace(Fourier(), 1:10);
julia> Derivative(S)
DerivativeWrapper : Fourier(【0.0,6.283185307179586❫)|1:10 → SinSpace(【0.0,6.283185307179586❫)⊕CosSpace(【0.0,6.283185307179586❫)
0.0 0.0 -1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -3.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -4.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4.0 0.0 0.0
while the first dimension could be finite.
Where would be the best place to interrupt the ApproxFunBase flow to create an Operator that is finite in both dimensions?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 13
- フォーク
- 13
- 平均マージ
- 1日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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