Argument of a Dual Number
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu từ phương thức angle{T<:Real}(z::DualNumbers.Dual{T}) được trình bày trong issue và đọc bài báo generalized-complex-numbers được liên kết. So sánh cách xử lý đối số hiện tại đối với các số dual với định nghĩa được đề xuất, đồng thời xem xét các hàm liên quan sinp, cosp và tanp; công việc được xem là hoàn tất khi cách xử lý đối số được định nghĩa và được bao phủ nhất quán cho các số dual.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
The following method always seems to return 0 + 0ɛ for positive duals.
angle{T<:Real}(z::DualNumbers.Dual{T})
angle{T<:Real}(z::Dual{T}) = z ≥ 0 ? zero(z) : one(z)*π
This is a lot different than the definition of argument that I'm familiar with. In the generalized complex numbers, parameterized by p and q:
z = x + iy (x, y ∈ R) where i^2 =iq + p (q, p ∈ R)
(so i, ɛ, λ, whatever we call the imaginary unit)
Ignoring q and setting it to zero, and setting p = 0 we get the Dual numbers, p = 1 gives Double numbers, and p = -1 giving the regular Complex numbers. There is a general definition for angle or argument, magnitude or norm, and a very weird concept of unit circle, that is only actually what you would call a circle for p = -1.

So the unit "circle" is everywhere ||z|| = 1, which for duals is just at 1 and -1.
So for duals the argument is y / x. I will link to a paper, and just paste an image of the relevant part here.

Here is a link to the paper this is from:
https://people.rit.edu/harkin/research/articles/generalized_complex_numbers.pdf
The paper also shows how to implement the sinp, cosp, and tanp trig functions for any value of p.
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 80
- Fork
- 28
- 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
-
`ShallowWaterModel` allocates ~9 KiB per grid point per RK3 stage on the CPUCó thể đã có người làm @ali-ramadhan đã nhận hôm nay. Đang mởperformance 🏍️
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
CliMA/Oceananigans.jl#6421 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
NCAR/musica#1118 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
`AMSGrad` state starts at `epsilon` instead of zero, so zero gradients move parameters and small gradients are dampedCó thể đã có người làm @parth-patel010 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
FluxML/Optimisers.jl#247 · 1 bình luận ·
-
README should say that row and column order must matchCó thể đã có người làm @SAUMYARSH đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
OpenFUSIONToolkit/GPEC#644 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày