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Incorrect Jacobian calculation

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
需要澄清
活跃度
停滞
技术栈
julia
领域
tooling

调研方向

首先运行 issue 中的 Julia 复现程序，并将 DiffractorForwardBackend 的 Jacobian 与 AD.ForwardDiffBackend 以及 GTPSA.jl 的交叉检查结果进行比较。跟踪测试函数的 Diffractor Jacobian 路径，并确定其最初的对角线元素为何不同；当 Diffractor 结果与交叉检查得到的 Jacobian 一致时，即表示完成。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

bug 
using ForwardDiff
using Diffractor: DiffractorForwardBackend
import AbstractDifferentiation as AD
 
function test(z0)
  z = Vector{eltype(z0)}(undef, length(z0))
  L  =  0.5 
  k1 = 0.36
  z[1] =  cos(sqrt(k1)*L)*z0[1]+1/sqrt(k1)*sin(sqrt(k1)*L)*z0[2]
  z[2] =  -sqrt(k1)*sin(sqrt(k1)*L)*z0[1]+cos(sqrt(k1)*L)*z0[2]
  return z
end

m(z) = test([z[1], z[2]])

Then:

julia> j = AD.jacobian(DiffractorForwardBackend(), m, zeros(2)) |> only
2×2 Matrix{Float64}:
  0.29552   0.492534
 -0.177312  0.29552

julia> j = AD.jacobian(AD.ForwardDiffBackend(), m, zeros(2)) |> only
2×2 Matrix{Float64}:
  0.955336  0.492534
 -0.177312  0.955336

ForwardDiff.jl's Jacobian was also cross-checked with GTPSA.jl

主要语言
Julia
星标
453
派生
33
30 天内没有已合并 PR

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

  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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