[Nonlinear] sparsity pattern of Hessian with :(x * y)
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評価
調査の方向性
The sparsity detection for the Hessian of a product term (x * y) in the nonlinear layer is the subject here, so start from the Hessian sparsity code path in src/Nonlinear. Work is already under way: pull request 3105 is open against this issue and pull request 2882 was merged earlier, so read those diffs before changing anything. Done would mean the diagonal non-zeros match what is needed, with the cases from the linked SparseConnectivityTracer comments covered by tests.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
As discussed with @mlubin during JuMP-dev 2024, we recently observed with Guillaume Dalle (@gdalle) that JuMP detects additional non-zeros on the diagonal of the Hessian than what is needed.
We also observed other discrepancies:
- https://github.com/adrhill/SparseConnectivityTracer.jl/pull/83#issuecomment-2125573881
- https://github.com/adrhill/SparseConnectivityTracer.jl/pull/83#issuecomment-2133028365
I don't think that it's a bug, just a part of the code that was probably not optimized for corner cases.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 506
- フォーク
- 103
- 平均マージ
- 1日 10分
- マージ済み PR（30日）
- 12
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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