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Error for Jacobian of in-place function that internally creates complex numbers

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
julia
領域
tooling

調査の方向性

test/dynsys_types.jl の MWE を再現し、その後、ベクトルモードでの Jacobian 評価に関係する ForwardDiff/src/apiutils.jl と src/jacobian.jl を調査します。これを Julia の stack trace に示されている複素数への変換失敗と比較し、複素数値を生成する in-place 関数に対して期待される動作を判断します。動作が regression test でカバーされるか、制限事項が明確に文書化されれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Hi there,

MWE

newton_f(x, p) = x^p[1] - 1.0
newton_df(x, p)= p[1]*x^(p[1] - 1.0)
function newton_map(dz, z, p, n)
    z1 = z[1] + im*z[2]
    dz1 = newton_f(z1, p)/newton_df(z1, p)
    z1 = z1 - dz1
    dz[1] = real(z1)
    dz[2] = imag(z1)
    return
end

import ForwardDiff
s = [0.1, 0.2]
p = [3.0]
dum = deepcopy(s)
inplace_f_2args = (y, x) -> newton_map(y, x, p, 0)
cfg = ForwardDiff.JacobianConfig(inplace_f_2args, dum, s)
jac! = (J, u, p, t) -> ForwardDiff.jacobian!(
    J, inplace_f_2args, dum, u, cfg, Val{false}()
)

jac!(zeros(2, 2), s, p, 0)


        
ERROR: LoadError: MethodError: no method matching Int64(::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
Closest candidates are:
  (::Type{T})(::T) where T<:Number at boot.jl:760
  (::Type{T})(::AbstractChar) where T<:Union{AbstractChar, Number} at char.jl:50
  (::Type{T})(::BigInt) where T<:Union{Int128, Int16, Int32, Int64, Int8} at gmp.jl:356
  ...
Stacktrace:
  [1] convert(#unused#::Type{Int64}, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\number.jl:7
  [2] _cpow(z::Complex{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\complex.jl:740
  [3] ^
    @ .\complex.jl:809 [inlined]
  [4] ^
    @ .\complex.jl:824 [inlined]
  [5] newton_f
    @ c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:111 [inlined]
  [6] newton_map(dz::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, z::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::Vector{Float64}, 
n::Int64)
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:115
  [7] (::var"#7#8")(y::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, x::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}})
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:135
  [8] vector_mode_dual_eval
    @ C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\apiutils.jl:44 [inlined]
  [9] vector_mode_jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::var"#7#8", y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:172
 [10] jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::Function, y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}}, ::Val{false})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:78

I need to create the Jacobian in this format of (J, x, p, t), which is why all these anonymous functions got there. Making a function that does not internally make complex numbers works with the exact same syntax as above.

主要言語
Julia
スター
1k
フォーク
162
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