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

Error for Jacobian of in-place function that internally creates complex numbers

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#520 0 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
tooling

Hướng nghiên cứu

Tái hiện MWE từ test/dynsys_types.jl, sau đó kiểm tra ForwardDiff/src/apiutils.jl và src/jacobian.jl ở khu vực đánh giá Jacobian theo chế độ vector. So sánh điều này với lỗi chuyển đổi sang số phức được thể hiện trong Julia stack trace, và xác định hành vi mong đợi đối với các hàm in-place tạo ra các giá trị phức. Công việc được xem là hoàn tất khi hành vi này được bao phủ bởi một regression test hoặc giới hạn được ghi tài liệu rõ ràng.

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

Mô tả

Hi there,

MWE

newton_f(x, p) = x^p[1] - 1.0
newton_df(x, p)= p[1]*x^(p[1] - 1.0)
function newton_map(dz, z, p, n)
    z1 = z[1] + im*z[2]
    dz1 = newton_f(z1, p)/newton_df(z1, p)
    z1 = z1 - dz1
    dz[1] = real(z1)
    dz[2] = imag(z1)
    return
end

import ForwardDiff
s = [0.1, 0.2]
p = [3.0]
dum = deepcopy(s)
inplace_f_2args = (y, x) -> newton_map(y, x, p, 0)
cfg = ForwardDiff.JacobianConfig(inplace_f_2args, dum, s)
jac! = (J, u, p, t) -> ForwardDiff.jacobian!(
    J, inplace_f_2args, dum, u, cfg, Val{false}()
)

jac!(zeros(2, 2), s, p, 0)


        
ERROR: LoadError: MethodError: no method matching Int64(::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
Closest candidates are:
  (::Type{T})(::T) where T<:Number at boot.jl:760
  (::Type{T})(::AbstractChar) where T<:Union{AbstractChar, Number} at char.jl:50
  (::Type{T})(::BigInt) where T<:Union{Int128, Int16, Int32, Int64, Int8} at gmp.jl:356
  ...
Stacktrace:
  [1] convert(#unused#::Type{Int64}, x::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\number.jl:7
  [2] _cpow(z::Complex{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2})
    @ Base .\complex.jl:740
  [3] ^
    @ .\complex.jl:809 [inlined]
  [4] ^
    @ .\complex.jl:824 [inlined]
  [5] newton_f
    @ c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:111 [inlined]
  [6] newton_map(dz::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, z::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, p::Vector{Float64}, 
n::Int64)
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:115
  [7] (::var"#7#8")(y::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, x::Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}})
    @ Main c:\Users\datse\.julia\dev\DynamicalSystemsBase\test\dynsys_types.jl:135
  [8] vector_mode_dual_eval
    @ C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\apiutils.jl:44 [inlined]
  [9] vector_mode_jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::var"#7#8", y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:172
 [10] jacobian!(result::Matrix{Float64}, f!::Function, y::Vector{Float64}, x::Vector{Float64}, cfg::ForwardDiff.JacobianConfig{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2, Tuple{Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}, Vector{ForwardDiff.Dual{ForwardDiff.Tag{var"#7#8", Float64}, Float64, 2}}}}, ::Val{false})
    @ ForwardDiff C:\Users\datse\.julia\packages\ForwardDiff\QOqCN\src\jacobian.jl:78

I need to create the Jacobian in this format of (J, x, p, t), which is why all these anonymous functions got there. Making a function that does not internally make complex numbers works with the exact same syntax as above.

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.