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

Reinterpret discards information and returns incorrect result

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#701 4 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
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy trình tái hiện Julia trong issue và so sánh các gradient từ reinterpret với các gradient từ các hàm r2c và c2r được xây dựng một cách tường minh. Theo dõi cách ForwardDiff xử lý reinterpret và xác định cách tránh làm mất thông tin; hoàn thành khi đường dẫn dựa trên reinterpret trả về cùng gradient chính xác như đường dẫn tường minh.

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

Mô tả

using ForwardDiff
E(x) = abs2(x[1])
xf = randn(ComplexF64, 2)
# WRONG
r2c(x) = reinterpret(ComplexF64, x)
c2r(x) = reinterpret(Float64, x)
# # OK
# r2c(x) = x[1:2] + im*x[3:4]
# c2r(x) = vcat(real(x), imag(x))
ForwardDiff.gradient(x -> E(r2c(x)), c2r(x))
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.