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

Differentiable Optimization API

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#2,969 2 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend-api-design

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với phần thảo luận ban đầu trong DiffOpt.jl PR #344 và so sánh các triển khai DiffOpt lpbasis, MadDiff và Moreau được tham chiếu. Xem xét cách chúng xử lý các thuộc tính độ nhạy, các hàm vi phân, reset, tham số, các hàm hệ số, lazy getter và các helper ở cấp JuMP; được xem là hoàn thành khi có một API tối thiểu đã được thống nhất, vì không có tệp đích hoặc test nào được nêu tên.

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

Mô tả

What is the minimal API for differentiable optimization?

  1. Attributes to pass input forward and reverse sensitivities.
    1. forward inputs sensitivities: are numbers associated with the coefficients of the problem or parameters
    2. reverse inputs sensitivities: are numbers associated with variables
  2. functions to perform the diff (analogous to optimize!)
  3. Attributes to query output forward and reverse sensitivities.
    1. forward outputs sensitivities: are numbers associated with variables
    2. reverse outputs sensitivities: are numbers associated with the coefficients of the problem or parameters

Important aspects:
a. A function to reset all input sensitivities is extremely important in practice, as resetting manually is very inefficient.
b. Parameters are extremely useful here. Having used DiffOpt and talking to users it is clear that it is very error-prone to touch coefficients directly (also see: https://arxiv.org/abs/2510.25986). POI is almost essential here.
c. Passing coefficients individually is suboptimal because it does not play well with bridges. Passing coefficient sensitivities as functions is key to making it work smoothly. For getters, Lazy operations are importants as we are usually no interested in absolutely every single coefficient
d. In practice, helper methods for objective sensitivity are a lifesaver.
e. Having a JuMP level API is much more ergonomic than having MOI.set and get all around.

We already have use case for existing solvers:

Additional points:

  • In DiffOpt, we did not put much effort into sensitivities associated with duals. Attribute-wise, there is nothing special here, but we never have a concrete use case, so we did not venture into it.

Initial discussion in: https://github.com/jump-dev/DiffOpt.jl/pull/344

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
506
Fork
103
Merge trung bình
1 ngày 1 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
9

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 jump-dev/MathOptInterface.jl

Tất cả issue của jump-dev/MathOptInterface.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.