`x' * SMatrix` fails for `SVector` inputs
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評価
調査の方向性
Run the reported ReverseDiff and StaticArrays example with an SVector input, then inspect the _mul! and mul! path for an Adjoint of an MVector multiplied by an SMatrix. Done means the transpose and adjoint products work for SVector inputs as they already do for Vector inputs, with regression coverage for the reproducer.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
using ReverseDiff, StaticArrays
M = SMatrix{2,2}(1.0, 2.0, 3.0, 4.0)
ReverseDiff.gradient(x -> sum(abs2, x' * M), SVector(3.0, 4.0))
MethodError: no method matching _mul!(::StaticArrays.TSize{(1, 2), :adjoint}, ::MVector{2, Float64}, ::Size{(1, 2)}, ::Size{(2, 2)}, ::Adjoint{Float64, MVector{2, Float64}}, ::SMatrix{2, 2, Float64, 4}, ::StaticArrays.NoMulAdd{Float64, Float64})
transpose(x) * M fails in the same way. With a Vector input, both work.
The tracked input's value is an MVector, so the product's value is an Adjoint of an MVector. mul! then writes the result into the MVector under that Adjoint, and StaticArrays has no _mul! for writing a row vector times a matrix into a plain vector. This happens on master, both before and after #307.
🤖 Generated with Claude Code
- 主要言語
- Julia
- スター
- 396
- フォーク
- 61
- 平均マージ
- 23時間 18分
- マージ済み PR（30日）
- 16
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。
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