在采样强制微分方程时，朱莉娅/图林的typeserror

Question

我是朱莉娅（Julia）和图灵（Turing）的新手，并且正在尝试将强制的0-D框颂歌适合数据，但是进行采样时会遇到类型错误。

遵循此页面（在外部强迫< /a>），我添加了强迫作为ODE参数的插值手柄，而ODE求解器则没有问题。

当我将强制颂歌与图灵结合在一起时，跟随 https://turing.ml /dev/tutorials/10-bayesian-differential-equiations/，我在HMC的梯度计算期间会遇到类型错误，引用“ TypeError：typeEserror：typeassert，预期的float64，获得了type fortherdiff的价值。 ，3}”。

以下是我的代码，应该重现我遇到的错误。

感谢任何帮助，谢谢。

以下是我的代码：

    using Interpolations, DifferentialEquations, Plots, Turing, LinearAlgebra

    # Define ODE
    function f(du,u,p,t)
          α, β, F = p
          du[1] = α * u[1] + β * F(t) # Interpolations.jl interpolates via ()
    end

    # Define initial value problem
    begin
        # Define forcing 
        time_forcing = -1.:9.
        data_forcing = [10,0,0,0,0,0,0,0,0, 0, 0]
        F = Interpolations.scale(interpolate(data_forcing, BSpline(Linear())), time_forcing)
        α = -0.5
        β = 1
        p_lin = (α, β, F) 

        # Define u0 and tspan
        u0 = [0.]
        tspan = (-1.,9.) # Note, that we would need to extrapolate beyond 
        ode_lin = ODEProblem(f,u0,tspan,p_lin)
    end

    # Generate data
    sol  = solve(ode_lin, Tsit5(); saveat=1)
    data = Array(sol) + 0.2 * randn(size(Array(sol)))

    @model function fit_simple_box(data, F, ode_lin)
        # Prior distributions.
        σ ~ InverseGamma(2, 3)
        α ~ Normal(0, 3)
        β ~ Normal(0, 3)

        # Simulate Lotka-Volterra model. 
        p = (α, β, F)
        predicted = solve(ode_lin, Tsit5(); p=p, saveat=1)

        # Observations.
        for i in 1:length(predicted)
            data[i] ~ Normal(predicted[i][1], σ^2)
        end

        return nothing
    end

    model = fit_simple_box(data, F, ode_lin)
    chain = sample(model, NUTS(0.65), MCMCSerial(), 1000, 2)

Answer 1

感谢Chris Rackauckas，
更改

predicted = solve(ode_lin, Tsit5(); p=p, saveat=1)

为

predicted = solve(ode_lin, Tsit5(); p=p, saveat=1, u0 = typeof(α).(ode_lin.u0))

将U0推广到正确的类型并解决问题。
参考： https://discourse.julialang.org/t/typeerror-in-in-julia-turing-when-smpling-for-a-forced-differential-equation/82937/2