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

Computational noise can corrupt NaN-safe computations

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#515 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

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
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Tái hiện ví dụ hoạt động tối thiểu bằng cách sử dụng ForwardDiff.Dual, norm(v) và sqrt(sum(v.^2)) như được trình bày trong issue. So sánh hành vi an toàn với NaN của cả hai phép tính khi sử dụng giá trị và các đầu vào từng phần đã nêu, sau đó xác định kết quả mong đợi nhất quán với dự án; được xem là hoàn tất khi trường hợp nhiễu được minh họa không còn lan truyền NaN hoặc Inf ngoài dự kiến.

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

Mô tả

Different amounts of computational noise in the value and partials of a dual number has the potential to corrupt even NaN-safe computations.

Minimum working example:

using ForwardDiff, LinearAlgebra

# start with zero valued vector of dual numbers
v = zeros(ForwardDiff.Dual{Nothing, Float64, 1}, 3);

# assume a perturbation of one component exists due to some computational noise
value = 1.0e-200 # so that value^2 == 0.0 (due to machine precision)
partial = 1.0e-100 # so that 2*value*partial != 0.0 (due to machine precision)
v[1] = ForwardDiff.Dual{Nothing}(value, partial);

# try out two functions
norm(v)
# Dual{Nothing}(1.0e-200,NaN)
sqrt(sum(v.^2))
# Dual{Nothing}(0.0,Inf)

Both implementations will result in NaNs propagated throughout the function, even in NaN-safe mode. I first encountered this after propagating derivatives through a Newton solve.

Originally posted by @taylormcd in https://github.com/JuliaDiff/ForwardDiff.jl/issues/243#issuecomment-539291591

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
1k
Fork
162
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

  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 JuliaDiff/ForwardDiff.jl

Tất cả issue của JuliaDiff/ForwardDiff.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.