Function Julia中的复制函数

我需要根据函数以前的定义覆盖它，这会导致stackoverflow错误。 我试过使用deepcopy（f），但它只返回对f的引用，所以这不起作用。 我需要反复做的是：

Old(x) = pdf(Uniform(),x)
New(x) = updating_function(Old, Y1)
Old(x) = deepcopy(New(x))
New(x) = updating_function(Old, Y2)
[...]

编辑： 我的总体目标是拥有一个函数，该函数采用先验分布，并根据我的应用程序输出具有异常信号结构的后验函数。 这方面的一个简单运行示例是

Old_pdf(x)= pdf(Uniform(),x)
Old_mean=0.5

function BU(d,low)
value, tol = quadgk(Old_pdf, Old_λ, 1)
truncated(λ)=d(λ)/value
end

Newpdf=BU(Old_pdf,Old_mean)
Old_mean, tol= quadgk(x -> Newpdf(x)*x, Old_mean, 1)
Old_pdf=BU(Old_pdf,Old_mean)

我知道这个例子可以用分发包中的函数来解决。我的申请不是这样的

我已经找到并阅读了IRTools软件包的文档，但我无法完成这项工作。尤其是当我尝试时

Old(x) = pdf(Uniform(),x)
New(x) = updating_function(Old, Y1)
const Old_ir= IRTools.Inner.code_ir(New, Tuple{Int})
Old(x) = IRTools.func(Old_ir)

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我获得了一个行为与函数不同的对象，因此在代码的其余部分生成了错误的方法。我对此做了几次尝试，完全有可能遗漏了一些琐碎的东西。

我认为您只需要匿名函数：

Y1 = 5.0
Y2 = 7.0
updating_function(f1,c) = x -> 2.0 * f1(x) + c
Old = x->sqrt(x)
New = updating_function(Old, Y1)
Old = New
New = updating_function(Old, Y2)

function BU(f, λ, y)
    # I guess here you would use the observations `y` in some way?
    z, _ = quadgk(f, λ, 1)
    return λ -> f(λ) / z
end

mean(f, λ) = quadgk(x -> f(x) * x, λ, 1)[1]

original_pdf(x) = pdf(Uniform(), x)

f = original_pdf
λ = 0.5
for y in Y
   f = BU(f, λ, y)
   λ = mean(f, λ)
end

现在我非常努力，我想我明白你在做什么，但是你举的例子不是很清楚。考虑这个概念。

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顺便说一句，这样做很好。

匿名函数不符合您的用例有什么具体原因吗？类似于

更新函数（x->pdf（Uniform（），x），Y1）

？如果没有密码，很难准确地知道您需要什么。使用

code\u ir

，您必须传递所需方法类型的元组。PDF格式可能是

Float64

，而不是

Int

。在极少数奇怪的情况下，使用IRTools复制函数是唯一正确的方法。对，谢谢。我编辑以提供MCRE。我的BU函数相当长，也比较混乱，所以为了清楚起见，我没有使用匿名函数。我确实尝试过用Float64@phipsgabler替换Int，但仍然得到了相同的错误。我的目标是让函数接受先验分布并进行贝叶斯更新，但信号结构有点不寻常。这是我的原始语法，也是我如何通过更新函数得到stackoverflow错误的。事实上，你的代码运行，而我上面发布的部分没有运行，这增加了我的困惑。首先，非常感谢你花时间回答，我为不清楚而道歉。我遵循了你建议的结构，现在我不再得到溢出错误了。我不太清楚是什么破坏了导致错误的自引用，但是update（）函数中的一个函数似乎完成了这个任务。我也会调查褶皱，谢谢你的建议

f（x）=bla

和

f=x->bla

在某种程度上是完全不同的。闭包从词汇上捕获其环境，而函数重新定义将改变对它的所有引用的含义。