为什么Julia中Matrix{Float64}不属于Matrix{AbstractFloat}类型？

这一现象的核心原因是Julia的参数类型默认具有不变性（invariance）：
即便Float64是AbstractFloat的子类型（即Float64 <: AbstractFloat返回true），参数化后的Matrix{Float64}和Matrix{AbstractFloat}也不存在任何子类型关系，因此isa判断返回false。

设计逻辑 #

两种参数类型的内存和行为差异是该设计的主要原因：

• Matrix{Float64}的所有元素都是连续存储的8字节Float64值，内存结构紧凑，读写、运算时不需要额外的类型检查，性能极高
• Matrix{AbstractFloat}的每个元素都是指向任意AbstractFloat子类型实例的指针，元素可以是Float32、Float64或者自定义浮点类型，内存布局松散，运算时需要额外的类型派发开销

如果需要表达「元素类型是AbstractFloat任意子类型的矩阵」，可以使用协变的参数类型写法Matrix{<:AbstractFloat}，判断结果符合预期：

julia> [1.3 1.3; 1.2 1.2] isa Matrix{<:AbstractFloat}
true

该规则适用于所有Julia参数类型：比如Vector{Int}不是Vector{Integer}的子类型，但符合Vector{<:Integer}的判断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GNUSupporter