1. 12 Jun, 2022 1 commit
  2. 08 Feb, 2022 1 commit
  3. 06 Feb, 2022 1 commit
    • Alberto Ramos's avatar
      Corrected bug reading val +/- err records. · 6ed7f926
      Alberto Ramos authored
      Thanks to Alejandro Saez Gonzalvo <alejandro.saezg@uam.es>
      
      He seguido haciendo pruebas, y parece que si escribes el bdio con
      "write2.jl", tambien aparecen los caracteres extraños al leerlo con
      "read.jl". Sin embargo, si en write2.jl permutas la linea 3 y 4 (es
      decir, si defines antes "a" y luego "Z"), entonces no aparecen los
      caracteres extraños, pero si defines primero "Z" y luego "a", entonces
      aparecen:
      
      using ADerrors, BDIO
      
      Z = uwreal([1.0,0.1],"Z tag")
      a = uwreal(1.0 .+ randn(1000), "MC ensemble")
      b = Z*a
      uwerr(b)
      details(b)
      
      fb = BDIO_open("foo.bdio", "w")
      write_uwreal(b, fb, 1)
      6ed7f926
  4. 13 Nov, 2021 1 commit
  5. 22 Oct, 2021 2 commits
  6. 26 Jul, 2021 1 commit
  7. 15 Jul, 2021 1 commit
  8. 15 Jun, 2021 1 commit
  9. 11 May, 2021 1 commit
    • Alberto Ramos's avatar
      Corrected bug in call to fit_error · a37be117
      Alberto Ramos authored
      Thanks to Alejandro Saez Gonzalvo <asaez_@hotmail.com>
      
      Soy Alejandro Sáez, el nuevo estudiante de doctorado de Gregorio
      Herdoiza en el IFT. Te contacto porque hemos estado trabajando con
      ADerrors ultimamente, y el otro día, haciendo unos fits con la función
      fit_error, encontramos lo que creimos que era un pequeño
      error. Concretamente queríamos hacer un fit correlado (usando una
      matriz W como weight en el fit, en lugar de un vector). Llamamos a la
      función de la siguiente forma:
      (uprm,chiexp) = fit_error(chisq, coef(fit), udt, W=Wm) Sin embargo,
      esto nos dio un error: ERROR: LoadError: TypeError: in keyword
      argument W, expected Array{Float64,1}, got a value of type
      Array{Float64,2} Este error solo aparece cuando el argumento Wm es una
      matriz (incluso en el caso diagonal), y si le metemos un vector no hay
      ningún problema. Lo solucionamos de la siguiente forma:
      (uprm,chiexp) = fit_error(chisq, coef(fit), udt,
      Dict{Int64,Vector{Float64}}(), Wm) Mirando el código de la función
      fit_error(), creemos entender que debería funcionar omitiendo también
      el argumento Dict{Int64,Vector{Float64}}(), pero en ese caso nos salta
      el error. El código ya nos funciona, pero Gregorio me dijo que quizás
      te interesaba conocer este comportamiento. Te mando el código entero
      que daba error en caso de que sirva de aclaración.  PD: Igualmente, en
      el caso de introducir una matriz Wm en lugar de un vector, la funcion
      curve_fit tambien nos devuelve un error extraño: ERROR: LoadError:
      MethodError: curve_fit(::typeof(lmfcn), ::Array{Float64,1},
      ::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,2}, ::Array{Float64,1}) is
      ambiguous. Candidates: curve_fit(model, xdata::AbstractArray,
      ydata::AbstractArray, wt::AbstractArray{T,2}, p0; kwargs...) where T
      in LsqFit at
      /home/asaez/.julia/packages/LsqFit/wmSYK/src/curve_fit.jl:167
      curve_fit(model, xdata::AbstractArray, ydata::AbstractArray,
      wt::AbstractArray{T,N} where N, p0::AbstractArray; inplace, kwargs...)
      where T in LsqFit at
      /home/asaez/.julia/packages/LsqFit/wmSYK/src/curve_fit.jl:136 Possible
      fix, define curve_fit(::Any, ::AbstractArray, ::AbstractArray,
      ::AbstractArray{T,2}, ::AbstractArray) where T
      a37be117
  10. 15 Apr, 2021 1 commit
  11. 24 Feb, 2021 2 commits
  12. 23 Feb, 2021 1 commit
  13. 25 Jan, 2021 1 commit
  14. 24 Jan, 2021 1 commit
  15. 21 Jan, 2021 2 commits
  16. 20 Jan, 2021 1 commit
  17. 21 Oct, 2020 2 commits
  18. 19 Oct, 2020 1 commit
  19. 13 Oct, 2020 1 commit
  20. 08 Oct, 2020 2 commits
  21. 22 Sep, 2020 4 commits
  22. 20 Sep, 2020 3 commits
  23. 31 Jul, 2020 2 commits
  24. 28 Jul, 2020 1 commit
  25. 23 Jul, 2020 1 commit
  26. 22 Jul, 2020 2 commits
  27. 17 Jul, 2020 2 commits