Inconsistent random numbers with some RNGs
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評価
調査の方向性
Xoshiro、MersenneTwister、StableRNGs、Float64 配列、および ForwardDiff.Dual 配列を使って Julia の MWE を実行します。次に、Julia の Random/src/normal.jl の 213-242 行目を調べます。そこでは、結果を変える Float64 最適化が issue で報告されています。異なる randn! の挙動をどのようにテストし、解決すべきかを判断します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
A MWE:
julia> using Random, ForwardDiff
julia> N = 8;
julia> x = Vector{ForwardDiff.Dual{Nothing,Float64,1}}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end].value
-0.8260207919192974
julia> x = Vector{Float64}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end]
0.8653808054093252
MersenneTwister breaks at N=13. StableRNGs seems fine always. This is because some result-changing optimizations done on Float64 arrays here which don't happen for Dual arrays.
I'm trying to think of what the best solution is, but in the meantime wanted to file this and maybe get some ideas as well.
- 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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