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Randomized sampling can fail for very large tensors

Aberta

#30 aberto em 22 de abr. de 2026

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Description

Right now the randomized methods index the random sample by the column position of the matricized tensor using Int64. When a tensor has a very large column space, greater than 10^20, the number of columns overflows Int64 and returns negative values. The system needs to be modified to index by the position in each mode of the tensor. This would then only overflow when the dimension of a single mode is greater than 10^20. The solution is that all the pivot structures need to be modified to hold onto matrices of positions instead of vectors. Multi-index positions can easily be converted into other values.

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Entenda como as estruturas de pivô são usadas na amostragem aleatória e modifique as para usar matrizes de posições em vez de vetores para evitar estouro de inteiros.
Pilha de tecnologia
julia
Domain
data
Tipo Issue
Bug
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Meio dia
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
JuliaGit
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
50