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

`cheb2leg(::Matrix)` should do tensor product Cheb -> tensor product Leg

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#135 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
38/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xác định các điểm vào cheb2leg(::Matrix) và chebyshevtransform(::Matrix). So sánh hành vi hiện tại theo từng cột với workaround cheb2leg2d được nêu trong issue, sau đó bổ sung coverage cho một đầu vào Chebyshev tích tensor. Công việc được xem là hoàn tất khi phép chuyển đổi ma trận được áp dụng theo cả hai chiều và tạo ra các hệ số Legendre tích tensor như mong đợi.

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

Mô tả

Note that chebyshevtransform(::Matrix) is a 2D transform:

julia> using FastTransforms, ClassicalOrthogonalPolynomials

julia> n,m = 3,4; f = (x,y) -> chebyshevt(n, x)chebyshevt(m,y)
#13 (generic function with 1 method)

julia> x = ChebyshevGrid{1}(10);

julia> chebyshevtransform(f.(x', x))
10×10 Matrix{Float64}:
 0.0   1.79736e-18  0.0  1.62102e-17  0.0   9.42055e-18  0.0   1.70874e-18  0.0  -9.27717e-18
 0.0   0.0          0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0   1.11341e-18  0.0  7.41045e-17  0.0  -4.09803e-19  0.0   1.07597e-17  0.0   5.84104e-19
 0.0   0.0          0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0   5.90641e-17  0.0  1.0          0.0   1.50729e-16  0.0   2.84217e-16  0.0   8.12948e-17
 0.0   0.0          0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  -2.19853e-17  0.0  3.47114e-16  0.0  -1.88411e-17  0.0  -1.22156e-17  0.0  -1.4348e-17
 0.0   0.0          0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0   6.63185e-18  0.0  2.18604e-16  0.0   1.14231e-17  0.0  -4.61608e-19  0.0   5.85226e-18
 0.0   0.0          0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0

On the other hand, the following applies 1D transform to each column:

julia> n,m = 3,4; f = (x,y) -> legendrep(n, x)legendrep(m,y)
#15 (generic function with 1 method)

julia> cheb2leg(chebyshevtransform(f.(x', x)))
10×10 Matrix{Float64}:
 0.0  1.83296e-17  0.0   6.46249e-17  0.0   7.18753e-18  0.0   1.30004e-18  0.0  -1.21711e-18
 0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  1.19456e-17  0.0  -8.58383e-17  0.0   9.06258e-19  0.0   2.95814e-17  0.0   4.36288e-19
 0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  0.375        0.0   0.625        0.0   6.39255e-17  0.0   1.35064e-16  0.0   1.36998e-16
 0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  5.4873e-17   0.0   1.12785e-16  0.0  -4.54724e-17  0.0  -1.78334e-17  0.0  -1.84471e-17
 0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  1.45648e-16  0.0   2.70896e-16  0.0   7.99515e-18  0.0   9.33654e-18  0.0   3.97946e-18
 0.0  0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0

The following gives a quick work-around that I think should be the default behaviour:

julia> function cheb2leg2d(A::AbstractMatrix)
       B = cheb2leg(A); cheb2leg(B')'
       end
cheb2leg2d (generic function with 1 method)

julia> cheb2leg2d(chebyshevtransform(f.(x',x)))
10×10 adjoint(::Matrix{Float64}) with eltype Float64:
 0.0  -2.15114e-17  0.0   9.6853e-17   0.0   1.35234e-17  0.0   4.64116e-18  0.0  -3.28115e-18
 0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0   6.13301e-17  0.0  -1.44889e-16  0.0  -3.0644e-17   0.0   7.0058e-17   0.0   1.17616e-18
 0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  -2.34741e-17  0.0   1.0          0.0  -5.64224e-17  0.0   1.4927e-16   0.0   3.69325e-16
 0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  -4.39458e-18  0.0   2.26976e-16  0.0  -6.76889e-17  0.0  -1.92562e-17  0.0  -4.97304e-17
 0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
 0.0  -1.88093e-17  0.0   4.23769e-16  0.0   4.91028e-18  0.0   1.72571e-17  0.0   1.0728e-17
 0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0          0.0   0.0
Ngôn ngữ chính
Julia
Star
282
Fork
27
Merge trung bình
53 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
1

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 JuliaApproximation/FastTransforms.jl

Tất cả issue của JuliaApproximation/FastTransforms.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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