Limitations of `FiniteDifferences.to_vec` for `Tangent()`
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評価
調査の方向性
まず FiniteDifferences.to_vec の実装と #270 のコンテキストを読みます。必要な Tangent または NoTangent の値を置き換えずに、dual reconstruction が missing の値をどのように表現すべきかを判断します。提案された動作が仕様化され、関連するテストでカバーされていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
to_vec is great for working on complex structures but it has the limit of only reconstructing the primal representation.
For example, related to #270 , if I had a to_vec(x::AbstractVector{T,Missing}) where {T} definition such as:
function to_vec(x::AbstractVector{T,Missing}) where {T}
is = findall(ismissing, x)
not_is = findall(!ismissing, x)
xval, from_xval = to_vec(x[is])
function from_vec(x)
y = similar(x)
y[is] = from_xval(x)
y[not_is] .= missing
y
end
xval, from_vec
end
The primal reconstruction would work fine, but instead of returning some NoTangent for the missing values, it would just return missing and mess up the rest.
One solution would be to specify a dual version which would put the right Tangent types where needed.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 50
- フォーク
- 18
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
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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