Question

我对Julia中参数化方法的工作原理感到困惑。我也希望参数是在这里使用的正确词。我已经阅读了有关方法的文档，但仍然不清楚为什么会出现以下错误。如果我定义一个函数如下

function Bazinga{T<:Real}(mat ::Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC})
    mat^4
end

并运行

Penny = sparse(randn(10,10))
Bazinga(Penny)

我得到了

ERROR: MethodError: `Bazinga` has no method matching Bazinga(::SparseMatrixCSC{Float64,Int64})
Closest candidates are:
  Bazinga{T<:Real}(::Union{Array{T<:Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}})

但Int64<:Int是真的，那么这里的问题是什么？如果我将该功能重新定义为

function Bazinga(mat ::Union{Array{Real,2},SparseMatrixCSC})
    mat^4
end

没有产生错误，功能正常。现在还有两种函数方法

Bazinga(mat::Union{Array{Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}}) at none:2
Bazinga{T<:Real}(mat::Union{Array{T<:Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}}) at none:2

，其中SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}都在，但仅在第一种情况下导致错误。任何输入都很好！

Edit1：为什么Array{Float64,1} <:Array{Real,1}是假的？ Edit2：Edit1中的问题由Arrays break string types in Julia解决。但我不认为它解释了该方法会发生什么。或者至少我没有看到它。

Answer 1

我不太了解原因，但使用TypeVar可能是您的用例的解决方法：

T = TypeVar(:T, Union{}, Real, false)

function Bazinga(mat::Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC})
    mat^4
end

julia> Bazinga(sparse(randn(2,2)))
2x2 sparse matrix with 4 Float64 entries:
    [1, 1]  =  0.840151
    [2, 1]  =  -0.503551
    [1, 2]  =  -0.437787
    [2, 2]  =  1.28652

julia> Bazinga(randn(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
 0.203916   -0.261589 
 0.0107211  -0.0137373

UPDATE：

经过一番调查，我发现解决这个问题的“规范”方法是定义一个typealias：

typealias RealMatrix{T<:Real} Array{T, 2}

function Bazinga(mat::Union{RealMatrix, SparseMatrixCSC})
    mat^4
end

我想原因是Julia无法在不知道地球上所有参数类型的情况下完成方法匹配任务。这是另一个例子：

Foo{R<:Real,C<:Complex}(x::Union{Array{R}, SparseMatrixCSC{C}}) = x

Foo(sparse([1+im 2; 3 4]))和Foo(rand(2,2))均无效。因此，编写参数化联合方法的正确方法是通过typealias约束这些不同的参数：

julia> typealias Bar{T<:Real} Array{T,2}
Array{T<:Real,2}

julia> typealias Baz{T<:Complex} SparseMatrixCSC{T}
SparseMatrixCSC{T<:Complex{T<:Real},Ti<:Integer}

julia> Foo(x::Union{Bar, Baz}) = x
Foo (generic function with 1 method)

julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
 0.000739447  0.713386
 0.32024      0.705593

julia> Foo(sparse([1+im; 2im]))
2x1 sparse matrix with 2 Complex{Int64} entries:
    [1, 1]  =  1+1im
    [2, 1]  =  0+2im

如果union的参数类型具有相同的类型参数T，我们也可以使用typealias，如下所示：

julia> typealias MyUnion{T,N<:Integer} Union{Array{T,2}, SparseMatrixCSC{T,N}}
Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC{T,N<:Integer}}

julia> Foo{T<:Real}(x::MyUnion{T}) = x
Foo (generic function with 1 method)

julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
 0.0172915  0.587518  
 0.234148   0.00543953

julia> Foo(rand(2))
ERROR: MethodError: `Foo` has no method matching Foo(::Array{Float64,1})

julia> Foo(sparse(rand(2)))
2x1 sparse matrix with 2 Float64 entries:
    [1, 1]  =  0.900029
    [2, 1]  =  0.0634815

julia> Foo(sparse(rand(2,2)))
2x2 sparse matrix with 4 Float64 entries:
    [1, 1]  =  0.592632
    [2, 1]  =  0.066563
    [1, 2]  =  0.805307
    [2, 2]  =  0.923422

julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
 0.167078  0.673194
 0.681418  0.316017

更新2：

在Julia-v0.6 +中，不需要定义类型：

function Bazinga(mat::Union{Array{<:Real,2},SparseMatrixCSC})
    mat^4
end

有关详细信息，请参阅this answer。

Julia中的稀疏矩阵和类型约束

1 个答案:

UPDATE：

更新2：