Are Dual4 and GraDual trying to do the same thing?
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
Hướng nghiên cứu
So sánh công việc Dual4 với triển khai GraDual của ForwardDiff.jl trong src/typed_fad/GraDual.jl. Trước tiên, xác định liệu hai nỗ lực này có biểu diễn cùng một chức năng hay không và liệu việc lưu trữ epsilon có kích thước cố định có làm thay đổi phép so sánh hay không. Được xem là hoàn tất khi đã ghi lại một quyết định rõ ràng về việc hợp nhất và về package nào nên sở hữu chức năng này.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
@mlubin: I saw the work on Dual4 you started, and that looks VERY exciting to me. I assume you eventually want to use tuples (i.e. fixed size arrays) to store the epsilons, so that this would essentially be a DualN datatype, right?
I am just wondering how that relates to the GraDual type in ForwardDiff.jl? Is that essentially exactly the same thing? Except for the implementation details. Right now GraDual uses an array to store the epsilons, which probably makes it very slow. But once fixed size arrays are part of core julia, one would just have to change the implementation details and probably make this really fast?
I guess this issue is just to clarify whether these two efforts could be unified. In some way it seems to me that this kind of functionality actually fits better into the ForwardDiff.jl package, but not sure.
Also pinging @scidom.
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 80
- Fork
- 27
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
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
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaDiff/DualNumbers.jl
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#94 · 2 bình luận ·
-
div() and rem()Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#93 ·
-
Complex DifferentiationĐang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#92 · 5 bình luận ·
-
bitmix not definedĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#88 ·
-
Should we export ϵ ≡ ε?Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/DualNumbers.jl#87 ·
Tất cả issue của JuliaDiff/DualNumbers.jl
Issue tương tự
-
Add project: Typst_jll.jlCó thể đã có người làm @github-actions đã nhận hôm nay. Đang mởadd-project
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
YDX-2147483647/best-of-typst#590 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100