Create lightweight package AbstractDualNumbers or ForwardDiffBase or similar?
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评估
调研方向
未识别出实现文件或测试。首先查看 ForwardDiff 的公共对偶数接口，以及拟议的 AbstractDualNumbers 或 ForwardDiffBase 范围；需要先确定包名称、API 和采用标准，才能评估是否完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
My apologies if this has been suggested before:
While ForwardDiff is not the heaviest of packages in the ecosystem, it's also not exactly lightweight (take 1.6 seconds to load on my system). A lightweight package AbstractDualNumbers.jl or ForwardDiffBase.jl (or similar) that just defines something like abstract type AbstractDualNumber{Tag} <: Real end and things like function AbstractDualNumbers.value end and function AbstractDualNumbers.partials end could allow packages to define custom push-forwards without depending on ForwardDiff itself.
I know that there are exciting efforts underway in the Julia-AD-ecosystem for new ADs (e.g. Diffractor), but ForwardDiff is certainly not going away any time soon. A really lightweight way to define push-forwards could reduce the frequency of @require ForwardDiff in the ecosystem quite a bit, and also make it possible to move code from packages like DistributionsAD to Distributions, etc.
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 1k
- 派生
- 162
- PR 合并指标
- 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
- 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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