Inconsistent random numbers with some RNGs
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评估
调研方向
使用 Xoshiro、MersenneTwister、StableRNGs、Float64 数组和 ForwardDiff.Dual 数组运行 Julia MWE。然后检查 Julia 的 Random/src/normal.jl 第 213-242 行，其中 issue 报告了会改变结果的 Float64 优化，并确定应如何测试和解决 randn! 的差异行为。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
A MWE:
julia> using Random, ForwardDiff
julia> N = 8;
julia> x = Vector{ForwardDiff.Dual{Nothing,Float64,1}}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end].value
-0.8260207919192974
julia> x = Vector{Float64}(undef, N);
julia> randn!(Xoshiro(1), x);
julia> x[end]
0.8653808054093252
MersenneTwister breaks at N=13. StableRNGs seems fine always. This is because some result-changing optimizations done on Float64 arrays here which don't happen for Dual arrays.
I'm trying to think of what the best solution is, but in the meantime wanted to file this and maybe get some ideas as well.
- 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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