Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Correctness issues + annoying behavior

オープン
  • 何か問題がありますか？
#61 コメント 13 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

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
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
julia
領域
tooling

調査の方向性

まず、issue に示されている TaylorScalar の乗算とべき乗の例を再現し、次に TaylorScalar の算術演算とべき乗の実装を調べます。結果を TaylorSeries.jl と比較し、Inf と底がゼロの場合のカバレッジを追加します。完了の条件は、示されている演算が NaNs なしで指定された係数を生成することです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Hey,

The following behaviors are really annoying:

julia> t = TaylorScalar{Float64, 3}((Inf, 1.0, 0.0))     
TaylorScalar{Float64, 3}((Inf, 1.0, 0.0))

julia> t+1
TaylorScalar{Float64, 3}((Inf, 1.0, 0.0)) ##### OK

julia> t*1
TaylorScalar{Float64, 3}((Inf, NaN, NaN)) ##### Should be Inf, 1.0, 0.0

julia> t*2
TaylorScalar{Float64, 3}((Inf, NaN, NaN)) ##### Should be Inf, 2.0, 0.0

julia>

The last one even looks like a correctness issue...

but also :

julia> t2 = TaylorScalar{Float64, 3}((0.0, 1.0, 0.0))    
TaylorScalar{Float64, 3}((0.0, 1.0, 0.0))

julia> t2^1
TaylorScalar{Float64, 3}((0.0, NaN, NaN)) ##### Should be 0.0, 1.0, 0.0

julia> t2^2
TaylorScalar{Float64, 3}((0.0, NaN, NaN)) ##### Should not be NaNs...

julia>

Using TaylorSeries.jl dos not produce these NaNs, and this makes my test cases fail... Do you think this is something that would be fixable in the current state of TaylorDiff ?

主要言語
Julia
スター
83
フォーク
12
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

Codespaces で開く

このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。

  • Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
  • プルリクエストのテンプレートなし
  • コントリビューションガイドなし

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

JuliaDiff/TaylorDiff.jl のほかの issue

JuliaDiff/TaylorDiff.jl の issue をすべて見る

似ている issue

Julia の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。