Add a LinearSolve algorithm that wraps `lstsq` — the LinearSolve extension cannot solve rank-deficient/inconsistent A
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評価
調査の方向性
ext/SparseWithDenseRowColMatricesLinearSolveExt.jl を既存の SWDRCQRFactorizationAlg と併せて読み、その後 src/factorize.jl と LS refactor! の作業を確認してください。issue に記載された LinearSolve の最小二乗アルゴリズムと公開ファクタリゼーションを追加し、test/test_linearsolve.jl を拡張して、ランク落ちまたは不整合なケースをカバーし、cache.A の更新で解析が再利用されるようにしてください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
WHAT: ext/SparseWithDenseRowColMatricesLinearSolveExt.jl has zero references to lstsq/LeastSquares/pinv. Both existing algs (SWDRCFactorizationAlg, SWDRCQRFactorizationAlg) map a singular A to ReturnCode.Infeasible (lines 104-106, 166-168), so there is no way to get the min-norm A⁺b through the LinearSolve interface despite the full lstsq machinery existing. WHY IT MATTERS: LinearSolve is the standard SciML entry point and the natural home for the cached factorization; users in a LinearSolve pipeline cannot reach lstsq at all. FIX: Add SWDRCLeastSquaresAlg (mirroring the QR alg): init_cacheval builds a SparseWithDenseRowColLeastSquares (dense-COD fallback when structured doesn't apply), solve! does ldiv!(cache.u, F, cache.b), and once the LS refactor! lands its _refresh! reuses symbolic analysis across cache.A updates. Expose a public SparseWithDenseRowColLeastSquaresFactorization(; alg=:auto, tolC=...) in src/factorize.jl. Add a test/test_linearsolve.jl block (currently only LU+QR algs tested). Best done after or alongside the LS refactor! issue. EFFORT: M.
Priority: high. Filed from an automated next-steps audit of the QR/lstsq work (see PR #6).
- 主要言語
- Julia
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 3時間 21分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- 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を読む
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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