StackOverflowError when differentiating a simple scalar function from SpecialFunctions.jl
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評価
調査の方向性
ForwardDiff と SpecialFunctions を使って MWE を再現し、次に SpecialFunctions/src/bessel.jl の 583 行目付近を調べて、動作する broadcasted 式と比較します。サンプルベクトルに対して log_i0 を微分しても StackOverflowError が発生しなくなれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Here is the MWE:
using ForwardDiff
using SpecialFunctions
log_i0(z::Number) = besseli(0,z) |> log
ForwardDiff.jacobian(x -> log_i0.(x), [1.1, 2.2, 3.3])
REPL output:
ERROR: LoadError: StackOverflowError:
Stacktrace:
[1] besselix(nu::Int64, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#8#9", Float64}, Float64, 3}) (repeats 79984 times)
@ SpecialFunctions ~/.julia/packages/SpecialFunctions/NBIqR/src/bessel.jl:583
in expression starting at (...)
Interestingly,
ForwardDiff.jacobian(x -> log.(besseli.(0, x)), [1.1, 2.2, 3.3])
works great. Am I missing something super-obvious here? (My honest apologies if I am.)
Environment:
- Julia Version 1.6.2
- SpecialFunctions v1.8.1
- ForwardDiff v0.10.23
- 主要言語
- Julia
- スター
- 1k
- フォーク
- 162
- 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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