Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Nonlinear solver misses one test profile (test data seed 0)

Đã đóng
  • Có gì không ổn?
#134 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

@kriboe90 đang làm issue này rồi.

Từ ngày 27/10/2026.

  • #155 của @kriboe90 — đang mở

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Start by reproducing the weak result: call create_test_data(seed=0), then run S1, S2, -coord, -s3_fast and --analysis with the nonlinear solver, and compare image 3 against the linear solver's output. The issue suggests checking the TNC minimisation settings and the weighting terms in the test config. Done means finding why seed 0 gives rmse 0.178 while the linear solver gives 0.014, and showing the fix on that seed without degrading seeds 1–7.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

With the acceptance test data generated by create_test_data(seed=0) (seed parameter from #131), the nonlinear solver reconstructs image 3 (linear profile 0.15·z plus noise) with rmse 0.178 against the input. The linear solver on the same data gives 0.014.

For seeds 1–7 the nonlinear rmse is at most 0.036, so this is a single reproducible weak case, not a general accuracy problem. The suite now uses seed 1; seed 0 can be used to investigate. Possible causes I have not checked: a convergence or bounds issue of the TNC minimisation, or the weighting terms (weighting_preference = -6e-4, weighting_curvature = 1e-7, num_iterations = 2000 in the test config).

Reproduce: create_test_data(seed=0), then S1, S2, -coord, -s3_fast, and --analysis with the nonlinear solver.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
7
Fork
4
Merge trung bình
2 giờ 47 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
28

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của FireDynamics/LEDSmokeAnalysis

Tất cả issue của FireDynamics/LEDSmokeAnalysis

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.