Só para deixar registado que encontrei alguma instabilidade numérica ao executar o código, na secção do tmask, onde há uso de bibliotecas de algebra linear do SciPy.
A instabilidade que causa erro ocorre no modulo robust_fit.py, na linha E = X.dot(numpy.linalg.inv(R[0:X.shape[1],0:X.shape[1]])), embora talvez pareca ter origem já na linha Q, R = scipy.linalg.qr(X).
Alguns valores em float point são diferentes em Win/Linux. Pode haver diferença tb entre Win10 e Win11.
Devido a tais instabilidades, não consegui correr na minha máquina pessoal com Win10. Mas corre sem problemas na máquina do ISA (Win11).
A diferença entre Win10 e Win11 pode estar ligada ao compilador (Visual C++?).
Ainda não encontrei solução para contornar essa situação.
Portanto, fica registado que o código poderá não correr como esperado em algumas máquinas/plataformas.
danielm09
commented
5 months ago
Só para deixar registado que encontrei alguma instabilidade numérica ao executar o código, na secção do tmask, onde há uso de bibliotecas de algebra linear do SciPy.
A instabilidade que causa erro ocorre no modulo
robust_fit.py, na linhaE = X.dot(numpy.linalg.inv(R[0:X.shape[1],0:X.shape[1]])), embora talvez pareca ter origem já na linhaQ, R = scipy.linalg.qr(X).Alguns valores em float point são diferentes em Win/Linux. Pode haver diferença tb entre Win10 e Win11. Devido a tais instabilidades, não consegui correr na minha máquina pessoal com Win10. Mas corre sem problemas na máquina do ISA (Win11). A diferença entre Win10 e Win11 pode estar ligada ao compilador (Visual C++?).
Ainda não encontrei solução para contornar essa situação. Portanto, fica registado que o código poderá não correr como esperado em algumas máquinas/plataformas.