jacobian(f!, y, x) doesn't work if y is complex
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với JacobianConfig và xem xét helper dual_buffer_eltype được mô tả trong PR #831, sau đó kiểm tra công việc trích xuất được tham chiếu trong #830. Hoàn thành khi jacobian(g!, complex_y, x) không còn phát sinh lỗi dual-over-ComplexF64 và trả về biểu diễn đạo hàm như mong đợi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
The in-place jacobian counterpart of #818:
julia> g!(y, x) = (y .= cis(x[1]));
julia> ForwardDiff.jacobian(g!, Vector{ComplexF64}(undef, 2), [0.0])
ERROR: ArgumentError: Cannot create a dual over scalar type ComplexF64. If the type behaves as a scalar, define ForwardDiff.can_dual(::Type{ComplexF64}) = true.
JacobianConfig(f!, y, x) leaves the output eltype Y unconstrained and allocates similar(y, Dual{T,Y,N}), so for a complex y it tries to build a dual over ComplexF64. It should buffer as Complex{Dual{T,real(Y),N}}, which is how the package already represents a complex value carrying derivative information.
PR #831 adds a dual_buffer_eltype helper for exactly this, so the config side becomes a one-line change once that lands. The extraction side needs #830.
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 1k
- Fork
- 162
- 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/ForwardDiff.jl
-
missing floatmin, floatmax, and issubnormal for DualCó thể đã có người làm @devmotion đã nhận 15 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliaDiff/ForwardDiff.jl#852 · 6 bình luận ·
-
`fma` and `muladd` ignore NaN-safe modeCó thể đã có người làm @devmotion đã nhận 1 ngày trước. Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
JuliaDiff/ForwardDiff.jl#860 ·
-
Enable NaN-safe mode by defaultCó thể đã có người làm @devmotion đã nhận 3 ngày trước. Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaDiff/ForwardDiff.jl#857 · 1 reaction ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
JuliaDiff/ForwardDiff.jl#854 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 75/100
JuliaDiff/ForwardDiff.jl#849 ·
Tất cả issue của JuliaDiff/ForwardDiff.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
oscar-system/GAP.jl#1455 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
JuliaAI/MLJTransforms.jl#85 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4875 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
SciML/NonlinearSolve.jl#1372 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày