Support derivative(f, ::Complex)
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评估
调研方向
从 issue 中失败的示例开始，检查 derivative.jl 第 73 行附近拒绝复数输入的代码。在决定预期的微分语义之前，查看链接的已关闭复数支持 issue 以及现有的 Complex{Dual} 处理。完成标准是报告的复数导数案例能够通过适当的测试正常工作。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I think the following should work:
julia> ForwardDiff.derivative(identity, 1+im)
ERROR: DimensionMismatch: derivative(f, x) expects that x is a real number (does not support Wirtinger derivatives). Separate real and imaginary parts of the input.
Stacktrace:
[1] derivative(f::Function, x::Complex{Int64})
@ ForwardDiff ~/.julia/packages/ForwardDiff/PcZ48/src/derivative.jl:73
[2] top-level scope
@ REPL[35]:1
Note that https://github.com/JuliaDiff/ForwardDiff.jl/issues?q=is%3Aissue+is%3Aclosed+complex supports Complex{<:Dual} so the implementation would be really straightforward.
I was surprised not to see a discussion on this. Would a PR adding automatic support for complex differentiation be merged?
- 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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