黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年09月09日

@antimon2 @genkuroki ありがとうございます！少しJuliaの目指しているところが分かった気がします！

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posted at 00:04:53

#Julia言語

Karpinskiさん自身が2019年に追記していた。
あと親切な人によるリンクの貼り直しも。
みんな、優しい。

Meta. show-sexpr(:(sin(2x)))

と

dump(:(sin(2x)))

試して比較すれば、どういうことかすぐに「何ができるか」を理解できると思う。

コードをマクロでいじり放題です。 twitter.com/antimon2/statu...

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posted at 00:13:25

#Julia言語関連

Juliaの構文木の可視化

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 00:18:13

自分が求めるプログラミング言語の必須要件

#Julia言語 pic.twitter.com/WKpDEID5Va

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posted at 00:20:03

Juliaもまだまだ物足りない

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posted at 00:20:48

bra-ketくん @mac_wac

やっぱりJuliaのメタプロ良く分からん。名前解決のアルゴリズムとかescとかがよく分かっていないせいだろう。引数の中に出現するsymbolをprefix.symbolと置換するマクロを書きたいのだけれど、素人考えじゃどうも上手くいかない（そもそもASTの木構造に従ったマクロの再帰ってどうやるんだ？）。

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posted at 00:25:13

#Julia言語おもしろクイズ！

以下のMeta. show_sexpr表示させると結構おもろい。
実際に実行した結果も興味深い。

:((0:9) .+ 10 .+ 100)
:(((0:9) .+ 10) .+ 100)
:((0:9) .+ (10 .+ 100))
あと、これの @. 版をmacroexpandしたもの。

どうなるか？

答えは↓にある。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

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posted at 00:28:00

#Julia言語このスレッドでは単純に帰納的に

head: Symbol vect

を

head: Symbol row

に置換するマクロの例を扱っています。

gist.github.com/genkuroki/dd31...

twitter.com/mac_wac/status...

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posted at 00:33:57

#Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

では、式中の行番号ノードを再帰的に削除して、可視化するマクロを書いて使っています。 twitter.com/mac_wac/status... pic.twitter.com/znT1Mxn0LG

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posted at 00:38:32

#Julia言語関連スレッド

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 00:43:22

Miles Stoudenmire @MStoudenmire

性格がおだやか @ebiflyyyyyyyy

@redrapids The fact that there is a single, well-designed package manager for Julia. As a library developer moving from C++, it lets us have a wide range of dependencies without worrying whether our novice users can get them installed. Also much better than the situation with python.

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posted at 01:02:41

えっ！Juliaってデザパタ本あんの！？

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posted at 01:08:04

Mark Kittisopikul ht @markkitti

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@tobydriscoll I admit this took a second for me to get. Here it is in #JuliaLang:

julia> reinterpret(UInt,1π)
0x400921fb54442d18

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posted at 01:20:50

SIRモデルが話題になったら、オイラー法でいいから、さくっとシミュレーションできる程度のスキルは身につけておきたいよね。自分で動かしてみて分かることはあるからね

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posted at 01:21:50

非公開

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posted at xx:xx:xx

m.Takahashi @masato_takahash

改めてR、Python、Juliaの速度比較。
集計系の処理はみんなほぼ一緒。RとPythonは他も速度はほぼ同じだがカーディナリティによってパフォーマンスに差がでるっぽい？JuliaはJoin操作苦手。という感じだった。なるほどなー
具体的な計測値は次のレポジトリのメモ通りです
github.com/MasatoTakahash...

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posted at 01:39:55

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@MStoudenmire @redrapids A key part is the artifact system and BinaryBuilder.jl which generates platform-specific artifacts. This lets people just download a tarball and have completely reliable working binary dependencies. This system lets people install binary dependencies that Just Work™

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posted at 01:43:40

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

Juliaもしかしてバッチ処理弱い？
Torchとかなら逆行列演算をバッチ処理とか出来るんだけど、そういう関数が見当たらない
(ってかそもそもTochのバッチ逆行列がGPUを並列に使ってるのかよく知らないけど）

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posted at 04:41:38

@tobydriscoll How #julialang sees π:

using OrdinaryDiffEq
cb = ContinuousCallback((u,t,integrator) -> u[2],terminate!)
prob = ODEProblem((u,p,t) -> [u[2],-u[1]],[1.,0.],(0.0,10.0))
solve(prob,Tsit5(),abstol=1e-14,
reltol=1e-14,callback=cb).t[end]
Float64 exact.

タグ： julialang

posted at 04:55:54

CUDASPARSEの存在はJulia使うことの強いモチベーションの一つになるような気がする
PyTorchもSparse対応するつもりらしいけど、まだって感じだしなあ

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posted at 05:18:06

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KTYD @KTYDRCB

木村尚仁（2021/09/16から社会 @kmr_nao

@misaki70533995 proj=:polarをplot()に渡すだけのようです！
goropikari.github.io/PlotsGallery.j...

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posted at 07:56:47

なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研 marui.hatenablog.com/entry/20120221...

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posted at 08:46:40

Ari Katz @akatzzzzz

@jeremyphoward @aureliengeron @MStoudenmire @redrapids pkg can compile and install system specific binaries. For example, CUDA.jl is a one step install, including all the cuda binaries, from within Julia. From using conda, pkg is faster, more convenient, better UI and has less issues. see : julialang.org/blog/2019/11/a... @StefanKarpinski

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posted at 08:58:50

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posted at xx:xx:xx

Keno Fischer @KenoFischer

@jeremyphoward @aureliengeron @MStoudenmire @redrapids It uses binarybuilder.org to build native binaries for all the platforms and then Pkg just installs the correct version into the Julia artifact directory, which the jll will load. Essentially it maps the native dep tree into the Pkg space. No sudo.

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posted at 09:01:14

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鳥鳥太朗 @TriTriTaro

juliaはいいぞ
processingもいいぞ

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posted at 09:07:52

Ari Katz @akatzzzzz

@jeremyphoward @aureliengeron @MStoudenmire @redrapids @StefanKarpinski Correction: Binarybuilder does the compilation, artifacts.jl is a general system for managing containers of data and their connection to julia packages. This includes tarballs. Best to check out this blogpost for details: julialang.org/blog/2019/11/a... But it seems to always just work

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posted at 09:13:48

#Julia言語 Intであって欲しいグローバル変数aを、函数の中で a::Int と書いて使うことはパフォーマンスに効く。

一方、パフォーマンス的には函数の引数の型は書く必要がない。

function f(x)
～
end

を

function f(x::Float64)
～
end

に書き直しても、計算速度には影響しない。 twitter.com/r9y9/status/13...

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posted at 10:20:58

#Julia言語

function f(x::Vector{T}) where T<:AbstractFloat
～
end

と書くと、ForwardDiff.jlなどで自動微分不可能になるだけではなく、viewでできるSubArrayに適用できなくなる。

apply(f::Function, x...) = f(x...)

と書くと、Functionでないfunction-like objectに適用できなくなる。

タグ： Julia言語

posted at 10:20:58

#Julia言語任意のfunction-like object fにも適用できるようにするためには

apply(f, x...) = f(x...)

と型を何も書かないようにするしかない。

タグ： Julia言語

posted at 10:35:32

#Julia言語

struct Foo
f::Function
end

と書くと、Functionはabstract typeなのでパフォーマンスを悪化させる心配が出て来るだけではなく、function-like objectで使えなくなる。

struct Foo{F}
f::F
end

と書いて、Juliaにfの具体的な型を決めさせるとよい。

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posted at 10:39:00

ceptree @ceptree

zoom勝手にズーム(全画面表示)せんとって

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posted at 10:39:12

ceptree @ceptree

これか pic.twitter.com/Fc9RTMcFIb

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posted at 10:40:39

mao @physicsturtle

gradとかはzygote.jlで出来るだろうけどrotは個別に実装するしかないのかな？ twitter.com/hayabusa_0613/...

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posted at 10:46:42

新しい配列型作る時にBaseとLinearAlgebraの関数を実装しとけばとりあえず他のライブラリと混ぜられるようになるっていうJuliaの戦略は良いよなあ
Pythonもそうあって欲しかった

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posted at 10:51:19

Juliaの疎行列にcooもlilもないのはなんなんだという気持ち

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posted at 11:00:27

#Julia言語もしかして、

function f(x; a.b=123) ～ end

のように書きたいが、a.bでエラーが出るという問題に関係しているのかな？

仮にそういうことなら、

function f(x; var"a.b"=123)
～
g(a, b, c; var"a.b")
～
end

のように書けます。 twitter.com/mac_wac/status...

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posted at 11:17:24

#Julia言語関連スレッド twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 11:18:56

@Hishinuma_t @HShinaoka #Julia言語 PAWさんが正しく指摘しているように、どのようなライブラリであっても、そのために用意したJuliaでの型について基本的な函数群を実装しておくだけで、Juliaで使用できるすべての機能やライブラリと混ぜて使えるようになります。

Juliaはライブラリを貼り合わせるための最強力な道具です。 twitter.com/akhdhys/status...

タグ： Julia言語

posted at 11:30:57

@Hishinuma_t @HShinaoka #Julia言語素晴らしいライブラリがそのようにJuliaで使えるようになったとすると、Juliaで書かれたコードで微分方程式、統計、機械学習、などをやっている人は、自分が書いたコードに

　　新たなコードを追加することなく、

その素晴らしいライブラリを使用可能になります。

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posted at 11:35:26

@Hishinuma_t @HShinaoka #Julia言語の「中の人達」がJulia自慢をするときにも、沢山のパッケージの緊密な貼り合わせに成功していることを強調することが恒例行事になっています。

そのために役に立ったのがmultiple dispatchの仕組み。YouTubeにKarpinskiさんによる分かり易い解説があります。

www.youtube.com/watch?v=kc9Hws...

タグ： Julia言語

posted at 11:41:09

@Hishinuma_t @HShinaoka #Julia言語デモ用に書いた単純なオイラー法の函数やプロット用のコードを

　　変更せずに、

Measurements.jlを使って、誤差付きの初期値について微分方程式を数値的に解いてプロットまで行けていることのデモンストレーションが以下のリンク先にあります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 11:45:26

#Julia言語速いことはJuliaだけの特徴ではない。

しかし、Juliaで書かれたパッケージの作者達が「他人のパッケージを利用しまくる」という形で緊密な共同作業を自然発生的に実現したという事実は注目に値します。

これは非常に興味深い。

www.youtube.com/watch?v=kc9Hws...

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 12:07:27

@Hishinuma_t @HShinaoka #Julia言語 Juliaに限らず、PythonやRでも、みんな苦労しているのは、C++で書かれたライブラリの使用です。

ライブラリの作者がCで使えるAPIを用意してくれていれば簡単なのですが……。

その辺の事情は素人なのでよく分かりませんが、現時点では魔法のような解決策はないのだと思います。

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posted at 12:16:51

マナマの生マナマコ @chor0sK

でも割とどの関数を実装しなきゃいけないかわかりづらくてつらい。型クラスみたいにまとまってて欲しいという気持ちがある。

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posted at 12:22:00

#Julia言語 RTの内容を日本語でも紹介！

1ツイートにおさまる常微分方程式の数値解法のコードで円周率がFloat64の精度で__完全に正確に__求まってしまっています！

これにはびっくり！

OrdinaryDiffEq.jlを含むDifferentialEquations.jlはPythonでもRでも使えます。

github.com/SciML/Differen... twitter.com/chrisrackaucka... pic.twitter.com/ib8bAMwV0N

タグ： Julia言語

posted at 12:55:05

Juliaのパッケージを紹介するときに「DifferentialEquations.jlはPythonでもRでも使えます」のように言えるのは非常に気分がよい。

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posted at 12:59:53

#Julia言語それ、わかります。

しかし、型クラスにまとめるという発想のJuliaとの相性はよくないと思う。

「実装した函数の分だけ機能が増える」であって欲しい。

問題は「この〇〇はどれだけ函数を実装すれば実行可能になるか」が滅茶苦茶分かり難いこと。それを表示してくれる函数が欲しいです。 twitter.com/chor0sk/status...

タグ： Julia言語

posted at 13:10:05

#Julia言語例えば、行列のlu分解を自前で定義した「数の型」の成分を持つ行列に適用したいとしましょう。

このとき、自前で定義した「数の型」にどれだけのメソッドを定義すればlu分解してくれるかを、実際に試してみること抜きに、知るのは非常に難しいです。

これ、やってみると面白いです。

タグ： Julia言語

posted at 13:14:50

#Julia言語一方、「〇〇クラス」と名付けられたフレームワークのユーザーが「a,b, c, d, …すべてのメソッドを実装してね！」と言われるのも余計なお世話の場合があります。

例えば、確率分布のフレームワークであるDistributions.jlは他の多くのパッケージで利用されているのですが～続く

タグ： Julia言語

posted at 13:17:16

#Julia言語続き～、確率分布がらみの主要なメソッドを全部実装せよのようになるのは困る。

例えば、MCMCのパッケージで絶対に必要なのは log likelihood の実装 logpdf(Dist(w), x) の部分です。rand(Dist(w))やcdf(Dist(w), x)は必要ないことが多い。続く

タグ： Julia言語

posted at 13:23:27

#Julia言語続き。逆温度を入れた場合には

logpdf(Dist(β, w), x) = β*logpdf(Dist(w), x)

であって欲しい。このとき、Dist(β, w)は確率分布ではなくなる。

確率分布のフレームワークを部分的に利用して、確率分布に似た確率分布でないものも扱いたい場合があります。続く

タグ： Julia言語

posted at 13:23:28

#Julia言語多変数函数の数値積分のパッケージHCubature.jlは被積分函数の値の型に

+
-
* real
norm

が定義されていれば動くとREADMEに書いてある。

github.com/JuliaMath/HCub...

しかしこれをユーザー側が確認するのは結構大変。 pic.twitter.com/bmxtO8aoBt

タグ： Julia言語

posted at 13:30:11

#Julia言語「函数〇〇が引数の型△△について動くためには型△△についてどれだけのメソッドが定義されていればよいのか」をユーザー側が調べる手段が欲しいです。(これはおそろしく非自明な問題)

この方向でJuliaが発展してくれるとよいと思います。

タグ： Julia言語

posted at 13:32:49

#Julia言語パッケージ内の各メソッドがどれだけの前提のもとで動くかをドキュメントに全部書くのはしんどすぎ。ドキュメントに書いてもそれが本当に正しいかは別の問題。

その辺は自動化もしくは半自動化されていないと多分どうにもならないと思う。

タグ： Julia言語

posted at 13:38:44

#Julia言語同一のコードのコンパイル結果が、他のコードの追加によってダイナミックに変化して行く、multiple dispatch のJITなプログラミング言語で、「〇〇は型△△についてどれだけのメソッドがあれば動くのか？」が自動的に分かる仕組みを作るにはどうすればよいかが問題。とにかく非自明。

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posted at 13:41:59

#Julia言語行列代数(正方行列の代数)の要素を成分とする行列のLU分解をJuliaにやらせてみました。

問題は、行列代数の実装でメソッドをどれだけ定義すればLU分解してくれるか。

この例を見れば、Juliaの便利な所と既存の解説が不十分な所が非常によく分かると思う。

gist.github.com/genkuroki/4060... pic.twitter.com/xEwXbf65hI

タグ： Julia言語

posted at 15:11:42

#Julia言語 Matrix{Float64}をラップして作った行列代数の要素を成分とする行列のLU分解をLinearAlgebra.luにさせるためには、環構造＋αの zero, one, +, -, *, / が必要なのは当然なのですが、abs (もしくは norm) の定義も必要！

素人の私は前もってabsが必要なことを予想できませんでした。

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posted at 15:14:06

#Julia言語一方、一部のメソッドを自前の型に定義しておくだけで、非常に便利なLU分解を使えるようになるのは便利です。

繰り返しになりますが、問題なのは「〇〇を自前の型でも使えるようにするためにはどれだけの函数(メソッド)を実装すればよいのか」が非常に分かり難いことです。

重要な問題。

タグ： Julia言語

posted at 15:17:32

#Julia言語誰かが LinearAlgebra の分だけでも、その辺の文書を整理してくれるだけで、多くの人に感謝されると思う。

しかし、その場合に、文書の内容の正しさをどのように保証するか(どれだけ保証できるか)という問題が発生してしまう。

何か仮定をおかないと自動チェックはたぶんできないと思う。

タグ： Julia言語

posted at 15:17:32

確かに :call もシンボルだからこんなこともできちゃう（普通はこんなことしないが）

#Julia言語 pic.twitter.com/z2dwvCPykX

タグ： Julia言語

posted at 16:13:37

QuoteNode こんな感じか pic.twitter.com/rWcoT2HdqO

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posted at 16:20:23

QuoteNode を入れることで補完を無効にできるのね（もちろんそういうことも docstring やマニュアルにも記述されてはいる）

Ref: twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/cIjMvl8ksu

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posted at 16:54:45

```
julia> exq = quote 1+1 end
julia> ex = :(1+1)
julia> exq == ex
false
```

となる理由が今までわかんなかったけれど

julia> exq = delete_linenums!(quote 1 + 1 end)
julia> exq.args[1] == ex
true

だったのでその程度の意味では同じってことがわかったので安心できた． pic.twitter.com/09LHUdvp6o

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posted at 17:06:53

show_sexpr の IO をコントロールすることでこんなしょーもないこともできる

```julia
buf = IOBuffer()
Meta.show_sexpr(buf, :(1+1))
ex_str = "Expr" * String(take!(buf))
Meta.parse(ex_str) |> eval |> eval
``` pic.twitter.com/3oKb5wMlpm

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posted at 17:30:08

SGT @SGThr7

juliaうおおお pic.twitter.com/Y2Apt8JlDw

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posted at 17:33:22

ceptree @ceptree

Juliaへの移行を(実際に手を動かしながら)検討している話を2つ同時に聞いた(青本をおすすめしたら既に買ってた()

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posted at 17:54:02

非公開

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posted at xx:xx:xx

seica @seica_at_se

Juliaのjupyter、カーネルリセットしてもオーバーヘッド出ない書き方を知りたい

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posted at 19:55:28

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#Julia言語

パッケージ３つに自明なPR送ったけれど更新頻度遅めのが多いから取り込まれるかな・・・？！首を長くして待とう

タグ： Julia言語

posted at 20:07:48

@sekibunnteisuu 本人より「確認します」の返信をもらいました

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posted at 20:39:27

#Julia言語小ネタ

行列代数型の表示の仕方を少し頑張ってみた。
display と show の場合をを分けた。

M{2, Float64}:
1.0 2.0
3.0 4.0

と

M[1.0 2.0; 3.0 4.0]

の違い。

gist.github.com/genkuroki/4060... pic.twitter.com/cKYzqPiAW8

タグ： Julia言語

posted at 20:42:28

タビトラ @tabitora1013

日本で無痛分娩が普及しないの、痛みを美徳とするとかって理由より、圧倒的にマンパワー不足が理由なんだけどいつになったら知れ渡るんやろか。産婦人科医で無痛やる人もいるけど分娩扱う産婦人科自体減ってるし、産科麻酔やってくれる麻酔科医もいないのよね

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posted at 20:46:50

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#Julia言語多分、自分でパッケージを書いて貢献してねということなのだと思います。

SparseMatrixCOOの方なら

github.com/QuantumBFS/Lux...

にあります。LILの方

github.com/vvjn/SparseMat...

は古くなっていて使えない。 twitter.com/akhdhys/status...

タグ： Julia言語

posted at 20:56:19

Juliaのsortpermは配列をソートしたときの要素の順番を格納した配列を返す。
x=[1,3,5,2,4]
ならsortperm(x)は[1,4,2,5,3]みたいな感じ。順番をつけてくれるわけね。元の配列を壊さないので便利

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posted at 21:03:13

MacroTools.jl

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posted at 21:16:36

SGT @SGThr7

juliaへの感動をツイートしただけで界隈の人に捕捉されていくの怖すぎるでしょw

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posted at 21:38:18

Tetsuo Ishikawa @fronori

JupyterLab上のR kernelでRを使うノートブックの作り方も探っていて、コード補完やインデント（コード整形）が（デフォルトだとほぼ何も）できなくてかなりいらいらしてしまう。せめて括弧くらい閉じて欲しい！これって拡張機能等でRStudioと近いくらい便利にRが書ける環境にならないのでしょうか？？

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posted at 21:38:59

Uryu Shinya @u_ribo

コロナ社☉自然科学専門書の出版社 @coronasha

Jupytext良いですよ✨(RStudioでRmd編集してJupyterlabで対応するipynbファイルを開いた際に同期される） twitter.com/u_ribo/status/... twitter.com/fronori/status...

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posted at 21:57:02

🆕電子版もあります　コロナ社

1から始める Juliaプログラミング
www.coronasha.co.jp/np/isbn/978433...

🔗電子版販売元リンク
kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail...

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posted at 22:00:23

Qiita_Python @qiita_python

祥太(8.12 C102 1日目東ヌ4 @shota_

【Matplotlib入門】Axes３Dアニメーション：3Dリサジュー図形で遊んでみた♬ - qiita.com/MuAuan/items/a...

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posted at 22:02:23

聖書の写本の系統図をgitみたいに表現できないもんかしら。マルコの結びはいつ頃どこでコミットされた、とか。

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posted at 22:04:48

SK @mathmrk_neusci

昨日から本日はレプリカ交換モンテカルロ法をJuliaで実装したりしていた。

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posted at 22:05:20

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

間違ってないからなぁ。どちらかというと「のこり」の方が間違ってるとすら思う。「はこのなかにのこっているあめ」なら良いけどそれにしては回答欄が狭いしな。 twitter.com/uochumeinan/st...

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posted at 22:13:18

™️ @hydrocoastjp

波gif作成おじさんへの道を歩んでいる（Juliaで） pic.twitter.com/7zrzr2DRb3

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posted at 22:25:59

™️ @hydrocoastjp

断面 pic.twitter.com/4ttaKLjpFX

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posted at 22:27:53

Akinori Ito @akinori_ito

いまさらながら可視化ライブラリD3を知る。すごいなこれ observablehq.com/@d3/gallery

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posted at 22:29:44

かなまろ @kanamaro_jl

このバージョンアップしたのは何のライブラリか分かる？マジな話オレは分からない。でもそれってマジでクールなことでさ。オレは知る必要がないのさ。

朝起きてJulia言語のパッケージをアップデートすると、なんか計算早くなってたりする...笑 pic.twitter.com/Gg6LnXQmHZ

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posted at 22:34:03

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

「『数学的に間違ってはいないが数学教育的には不適切』はあるが『数学的に間違っているが数学教育的に適切』はない」が常識として教育現場で共有されますように。

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posted at 22:45:46

matyubara @matyubara

次に新しい言語覚えるならGolangとJuliaとRustあたりかなー

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posted at 22:57:07

eval parse @evalparse