Projection for `x:: AbstractRange`
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
调研方向
首先检查 AbstractRange 的 ProjectTo 入口点，以及 issue 中提出的向量和范围方法。确定投影到由端点参数化的范围上的预期行为，包括元素类型处理和常量梯度，然后为向量输入和未更改的范围输入建立测试，之后再将工作视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
If we want something like https://github.com/JuliaArrays/FillArrays.jl/pull/153 to project the gradient of a Fill onto a one-dimensional subspace, then I think we probably want something similar for the gradient of a range, but projecting onto a two-dimensional space, parameterised by the endpoints. Before I lose the bit of scrap paper I wrote this on, I think this would look as follows:
ProjectTo(x::AbstractRange) = ProjectTo{AbstractRange}()
function (project::ProjectTo{AbstractRange})(dx::AbstractVector)
L = length(dx)
μ = mean(dx)
# δ = -sum(diff(dx))/2
δ = sum(Base.splat(-), zip(dx, @view dx[2:end]))/2
return LinRange(μ + δ, μ - δ, L)
end
(project::ProjectTo{AbstractRange})(dx::AbstractRange) = dx
Using LinRange allows for zero slope (e.g. for constant dx) and skips the high-precision machinery which StepRangeLen uses to hit endpoints exactly, as I don't think we're concerned about the last digit here. This isn't yet careful about element types etc.
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 267
- 派生
- 66
- 平均合并
- 1 天 1 小时
- 30 天内合并 PR
- 9
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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