黒木玄 Gen Kuroki
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2020年09月29日(火)
@nagata_k1 @temmusu_n @sekibunnteisuu 多分、そういうのは、模造紙を買って来て、子供と一緒にサイコロを使って遊べるゲームの盤面を一緒に作って遊べば楽しそう。
模造紙を壁などに貼ってマジックペンも沢山用意して「落書きしていいぞお」とかも楽しそう。
楽しいのが一番！
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posted at 23:47:39
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posted at xx:xx:xx
SageMathのインストールを行う際，エラーになった箇所をsubshell上で修正したが，これで行ったことが反映されないのは仕様？
修正すべき場所は別のところにあるのかな？
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posted at 23:24:14
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posted at xx:xx:xx
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
結局、FFTで（循環）相互相関を計算させてMKL版のJuliaを使えば、7時間30分かかったこの計算が15分で終わることになる。試行錯誤の回数をかせげる。全部をJuliaで書き直すのは、締切前には敷居が高い。前に呟いた高速化のアイデアはゴミだったけれど、頭を冷やしてアルゴリズムの方を見直すか？ twitter.com/hidekikawahara...
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posted at 23:16:24
#Julia言語 引用【そのような桁違いに遅いコード[100倍から1000倍遅い！]でベンチマークテストを行ったuncorrelated氏のおかげで, それなりに有益なノートを書くことができたことには感謝の意を示したい. どうもありがとう!】
心から感謝しております(笑)
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/tSYg4HUUAS
タグ： Julia言語
posted at 23:07:56
#Julia言語 速さに1000倍の違いが出ているシーンと100倍の違いが出ているシーンの2つ再度添付画像として引用しておきます。詳しくは、かなりの力作の
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
E₁(z)の教訓
を見て下さい。
MITの宿題の模範解答恐るべし！(笑) pic.twitter.com/vpmCAIfo61
タグ： Julia言語
posted at 23:04:15
@yamanamitakeshi @sekibunnteisuu @tkawai18_tkawai 暗記マンからすると、暗記しないで答えを出せるのがズルｗ
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posted at 23:03:18
あーでもUnionの中身の型の数が大きくなってくると見通し悪くなるのか(中身がんばってみるよりそれぞれのtrait function参照したほうが可読性高いな)
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posted at 23:01:32
qiita.com/tenfu2tea/item...
のところの、
>この例では、簡単なメソッド定義を繰り返すのは容易ですが、定義が複雑になると、記述の誤りも起こりうるでしょう。
の部分がよくわからない....
引数のUnionに追加してくだけだから定義の複雑性関係なくね.....？って思ってしまった
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posted at 22:59:41
#Julia言語 訂正
以下のリンク先における「100倍から100倍遅い」は正しくは「100倍から1000倍遅い」です。
この1000倍というのが本当にすごい(笑)。
速さの100倍程度の違いはよく見るのですが。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 22:59:03
#Julia言語 このスレッドで使ったコードは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
E₁(z)の教訓
ですべて確認できます。
MITでの模範解答よりも100倍から1000倍も遅いコードによるベンチマークテストを発表したuncorrelated氏のおかげで、以前から言いたかったことをまとめることができました。感謝します！(笑)
タグ： Julia言語
posted at 22:55:33
トクトクママ@吾郎さんとかてぃんさん推し @TOKUTOKUMAMA
100倍から100倍じゃなくて1000倍ですよね？ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:52:35
#Julia言語 しかし、宿題の模範解答
nbviewer.jupyter.org/github/steveng...
を詳細に見ると、原点近傍でのTaylor展開と無限遠点近傍での連分数展開をどの領域で何次まで行えばよいかを試行錯誤で決定しています。
数式処理系、視覚化、コードの自動生成の支援がなければとてもやる気になれない作業です。続く
タグ： Julia言語
posted at 22:41:51
#Julia言語 MITでの宿題の模範解答
nbviewer.jupyter.org/github/steveng...
では、函数E₁(z)をJuliaで実装して、scipyで採用されているFortranライブラリの同函数よりも5～6倍速い計算速度を実現しています。
これを「Juliaのコンパイラの最適化能力はそんなに高いのか！」と思った人は分かっていない人達。続く
タグ： Julia言語
posted at 22:37:44
#Julia言語 1つ上のツイートの比較では、MITの宿題の模範解答側が原点の近傍では効率よくTaylor展開を使っているので、ちょっとアンフェアなような気がします。そこで、連分数展開が有効な領域に限って比較してみました。
それでも、2桁も違います！ pic.twitter.com/xmkjPw9s8L
タグ： Julia言語
posted at 22:30:58
#Julia言語 添付画像は
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
より。uncorrelated氏がベンチマークで採用した複素領域で計算速度を計測してみたら、添付画像のようになりました。
「ミリ」を意味する "m" の文字を絶対に見落とさないで下さい！(笑)
桁が3桁違う！(笑) pic.twitter.com/rfmIAzYkEr
タグ： Julia言語
posted at 22:29:29
#Julia言語 そのオリジナルの版(添付画像)には【implemented in the simplest way】とコメントがついており、効率が悪いことを示唆。
実際、この函数はMITでの宿題の模範解答の解では使用されません。
uncorelated氏はなぜか元の模範解答では捨てられる函数を使ってベンチマークテストを行った！(笑) pic.twitter.com/Us72UVefls
タグ： Julia言語
posted at 22:18:23
#Julia言語 コードをよく見ると global c とゴミが付着しているのですが、そのゴミが付着しているコードは
nbviewer.jupyter.org/github/steveng...
MITでの宿題の模範解答
にある同名の函数のコピペに見える。しかし、なぜか整数型のzでエラーが出るように改悪してある。
正確にコピペもできないのか！(笑) pic.twitter.com/KxJJ2uc3NL
タグ： Julia言語
posted at 22:12:44
#Julia言語 uncorrelated氏は積分指数函数E₁(z)の連分数展開のコードでベンチマークテストしています。
連分数展開は|z|が大きな所で効率がよい展開なのに、原点の近傍でテストしてしまっています！(笑)
これだけでものすごく効率が悪いことをしている。 pic.twitter.com/iimbZV5VO2
タグ： Julia言語
posted at 22:09:58
#Julia言語 GitHubのありがたいところは過去のコードも見られること。なんと計算を打ち切るときの相対誤差を意味するreltolが最初のコードでは1e-16に設定されていました！(笑)
1e-16はマシンイプシロンのeps()≈2.22e-16よりも小さいです！ pic.twitter.com/y27B5ZJ5vm
タグ： Julia言語
posted at 22:07:16
#Julia言語 今晩発見してしまった
github.com/uncorrelated/E...
uncorrelated氏が使ったJuliaのコード(添付画像に引用)
にコメントしておきました↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
uncorrelated氏のコードは元ネタのMITでの宿題の模範解答と比較すると100倍から100倍も遅いです！
twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/KQTVq76ChG
タグ： Julia言語
posted at 22:02:44
一日WindowsのAPIについて調べて触っていたけどC++をチュートリアル程度でしか使ったことがないのとJuliaのccallを初めて使うのとでストレスがやばいな
何か書籍とかで一回ガッツリ学ばないと頭おかしくなる
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posted at 21:46:45
永田 啓一【永田式英語の本、KADOKA @nagata_k1
@temmusu_n @sekibunnteisuu インド式（笑）
アマゾンでも売っていますね。
amzn.to/33eo4a4
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posted at 21:24:53
@golgo_sardine @hN0cT19QLrJWZYz ＞かけ算の順序問題についての議論は色々あるけれど、
そこに子供はいますか？
「色々」の中身を見ていますか？はっきり言って周回遅れです。
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posted at 21:15:18
@nagata_k1 @sekibunnteisuu #超算数 スタニスラフ・ドゥアンヌさんの本には蛇とハシゴのようなほとんど数字そのものに慣れさせる以外の機能のなさそうな遊びでも、結構意味があるとあります。かなり面白い。
タグ： 超算数
posted at 21:15:13
>「感想戦と思えないぐらい濃い内容でしたね
🎉
週刊Railsウォッチ（20200929後編）RubyKaigi Takeout 2020 感想戦＠仮想松本が盛況、Puma 5のスリープソート、GitHub Codespacesほか techracho.bpsinc.jp/hachi8833/2020...
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posted at 21:04:22
#超算数 既出かもしれませんが、高木貞治さんの算数教育観を見つけた。数学の実用性は「完全な理解、徹底的な理解からくる」としていますね。mie-u.repo.nii.ac.jp/index.php?acti...
タグ： 超算数
posted at 20:59:54
@genkuroki うおー、有難うございます！！reshapeを使えば上手く書けそうです。いつも勝手に勉強させていただいております。重ねて感謝申し上げます。
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posted at 19:11:01
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
MKLにしただけで、377μs ！！になってしまった。MATLABの10倍。ここまで来ると、真剣にJuliaを使う工夫をしたくなる。in-placeにすると、逆に4倍ほど遅くなったのは謎。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/pCcVODdGf6
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posted at 19:00:59
非エンジニアな私は、VBA、Python、Rなら分かる。SQLは言語に含んで良いの？知らんけど…
落ち着いたらJuliaに挑んでみたい。
ただ、是非他の言語も！だとか、今後覚えるべきはこれ！と言われたら、困るわ…好奇心が追いつかない…
しかもずっと一人でやってきたから…協業でアプリ作るとか尊敬する
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posted at 18:09:02
#超算数 #市川伸一 「教育課程部会での市川伸一氏の発言」という題名で掲示板に書き込みました。
8254.teacup.com/kakezannojunjo...
posted at 17:17:53
非公開
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posted at xx:xx:xx
Zeeman's catastrophe machine in #JuliaLang by @s_timme and A. Heaton. They use @MakiePlots for interactive plots. Fantastic! pic.twitter.com/CsByqjwkU8
タグ： JuliaLang
posted at 17:04:29
これも掛順関連だが、でっかく「20×」と書いてあるにもかかわらず、対物レンズが何倍だかわからないという子を見たことがある。「×20」ではないので倍率だと思わなかったようだ
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posted at 16:49:59
一部のアホな教師がトンデモ授業をする
というレベルの話じゃないんだよ。
これ、教科書会社や大学付属小の事例だよ。アホばかりだよね。
togetter.com/li/901635
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posted at 16:10:32
こんな具合だから、私は算数教育が近い将来根本的に改善される見込みはほとんどないと思っている。
被害を軽減する有効な手段は、「今の算数教育は間違っている。信用してはならない」と世間一般に広げることである。
タグ：
posted at 16:09:21
掛け算の順序や足し算の増加と合併という概念はどこで身に付けたのか質問したら、教師になって指導書で読んだからだという。
「それを読んで疑問に思わなかったのですか？」と聞いたら「いいえ、まったく疑問に思いませんでした」との返答。
タグ：
posted at 16:07:06
横浜市教委は「教わった公式を使うのは構わないが、自分で考えた独自な方法を使う場合は、理由をちゃんと書かないと減点されても仕方ない」と言っていた。
この人がまともに数学を勉強したことがないことは明らかだよね。
タグ：
posted at 16:05:59
〇かバツかとか、そんな生易しいレベルじゃないんだよね。
算数・数学とは何であるのか、これらを理解するとはどういうことなのか、ということを全く理解していないような人が、日本数学教育学会や教科書会社などを通して算数教育界を牛耳っている。
どうしようもないよね。
タグ：
posted at 16:04:45
何重にもネストした@testsetsで、テストが失敗したらそこで、終了させたいんだが、なんか動きがよくわからないな。。デフォルトではすぐにexceptionが吐かれると書かれているがテスト止まらないな。。Unit Testing · The Julia Language docs.julialang.org/en/v1/stdlib/T...
タグ：
posted at 16:00:03
どちらの順序でも無条件に〇にする、としたところで、どうしようもないぐらい算数教育はおかしなことになっている。
算数教育×算数教育×算数教育だね
算数教育の惨状
タグ：
posted at 15:58:46
算数教育のあれこれ、とりわけ、教員と思われる人の掛け算順序批判への反論とか見ていると、
算数教育はいったん白紙にして、0から作り直さないとダメと思うことがある。
タグ：
posted at 15:54:33
@nyubachi #Julia言語 3次元配列の作り方として、こんなのは役に立ちそうですか？
ソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/a0c2... pic.twitter.com/6oFgqnFVTA
タグ： Julia言語
posted at 14:47:46
#Julia言語 のFFTW.jlでMKLを使う方法。MKLを使うと機能が制限されるらしいのですが、in-place版での計算速度がかなり上がります。
FFTを使う人は知っておいた方が良さそうな情報。
gist.github.com/genkuroki/21c2...
gist.github.com/genkuroki/5947... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/36yh2kWJk1
タグ： Julia言語
posted at 14:30:42
@hidekikawahara #Julia言語 MATLAB自体ではなく、MATLABが使っているMKLが速いはずなので、JuliaのFFTW.jl側でもMKLを試してみました。
MKLでのin-place版はでFFTWのデフォルト版より倍以上速かったです！
gist.github.com/genkuroki/5947...
twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/g090VCXkeO
タグ： Julia言語
posted at 14:25:09
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
失礼！Juliaでin-placeで、さらに1.6倍、早くなりました。大規模でcriticalな計算にはJuliaの出番がありそうです。Juliaをもう少し真面目に学習します。 twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/Li4q5eRp5z
タグ：
posted at 13:38:47
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
確かに、並列化とin-place計算は、それぞれ、効果がありました。以下、まとめです。それにしても、MATLAB恐るべし。とりあえず、締切仕事はMATLABで進めて、juliaの学習を並行して進めます。 twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/CywIrU1G5f
タグ：
posted at 13:25:47
デフレってのは畢竟「人の価値まで下がる」って話だからねえ。
そら色々と「買う」のが好きな人には有り難かったでしょうなあ。 twitter.com/RyuichiYoneyam...
タグ：
posted at 13:22:25
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
ありがとうございます。
gist.github.com/genkuroki/21c2...
を、参考に、試行錯誤の結果、実行時間は4ms程になりました。MATLABは、ここまでの最適化を勝手にやってくれているようです。最初は JULIA_NUM_THREADS という環境変数がjuliaから見えませんでしたが、最後のようにすると、設定できました。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/p9sks0LVOM
タグ：
posted at 13:18:40
#Julia言語 公式ドキュメントのさらに次の節は
docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Style Guide
でその3番目の節の
Avoid writing overly-specific types
には、私が最近繰り返し語っている「函数の引数の型を狭く指定しすぎるのは損である」という話が書いてあります。
タグ： Julia言語
posted at 12:45:19
#Julia言語 上で紹介した使い捨てパッケージの作成とRevise.jlの組み合わせの類も公式ドキュメントのPerformace Tipsの次の節の
docs.julialang.org/en/v1/manual/w...
Workflow Tips
に書いてある。私のようなど素人が説明しているようなことの大部分は、公式ドキュメントの受け売りに過ぎません。
タグ： Julia言語
posted at 12:41:10
#Julia言語 そして、引数の型の伝搬の様子も、@ code_warntype で確認する。
公式ドキュメントのPerformance Tipsを読んでおくと、失敗する場合を大幅に減らせると思います。ほぼ必読。
docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
タグ： Julia言語
posted at 12:37:40
#Julia言語
Juliaでは、公開する気がない使い捨ての個人パッケージを気軽に作れるくらいなので、別パッケージに気軽に分離しがちなのだと思います。
使い捨てパッケージ程度なら
julia> cd("～")
pkg> generate MyTmpPkg
pkg> dev MyTmpPkg
のような感じで作って使えるようになる。 twitter.com/akhdhys/status...
タグ： Julia言語
posted at 12:23:48
#Julia言語
Juliaでは、常に単純に解釈すれば正解になる。
Juliaのコードは読み込まれたものが順番に実行されるだけ。
定義のコード全体が読み込まれていない函数は実行できない。
単純に考えれば正解。
Juliaは、ユーザー側から見て最も単純なスタイルで機能することを実証した点がすごい。 twitter.com/akhdhys/status...
タグ： Julia言語
posted at 12:13:56
@RyotaKimura その人は、正しいことも書いていますが、ど素人の私以上に基本的なことを理解できていないっぽいので、あんまり信用しない方がよいです。根拠は↓
(マイクロベンチマークは現場での実効的な速さについてあんまりあてにならないので注意。私も以前は酷く誤解していた)
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 11:40:59
#julialang development is so smooth 🚀 twitter.com/viral_b_shah/s...
タグ： julialang
posted at 11:27:47
#Julia言語 関連
Foos内の函数fooの自分が定義した型への定義を
①import Foos: foo
②foo(x::MyType) = (MyType用の定義)
と書くと、①と②の行が離れていると、「このfooはどこのfooなのか」が分かり難くなります。
using Foos: foo
Foos. foo(x::MyType) = (MyType用の定義)
なら安心。 twitter.com/akhdhys/status...
タグ： Julia言語
posted at 11:21:23
@dc1394 #Julia言語 たぶん、Juliaユーザーの多くは1変数函数の数値積分には QuadGK.jl を使っていると思います。
gist.github.com/genkuroki/ca11...
で私が試してみた結果があります。
∫_1^4 dx/(2√x)
の計算で
quadgk → 1.446 μs
でした。誤差などの詳細情報については上のリンク先を見て下さい。
タグ： Julia言語
posted at 11:05:00
@genkuroki @HShinaoka @cometscome_phys @HW_a_pythonista ありがとうございます．rand(N, N)だと最大固有値はN/2に漸近していくので，N/2に近い値を返すアルゴリズムが優勝します．正しく最大固有値を計算できているか調べるには，rand(N,N)をテストデータとして使うことは妥当ではない気がします．
タグ：
posted at 10:11:48
一つのパッケージ内にmoduleをたくさん作れば名前の衝突を防げてPythonと似た使用感になるのかもしれないが、それをするくらいならリポジトリごと分けられているような印象がある
例えばGeomericFluxはscatternnlibを分離してしまった
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posted at 09:07:33
この方向のインクルードになると名前空間管理のベストプラクティスが変わって来そう
これまで我々は関数が実装されているファイルの先頭を見ればどのファイルから影響を受けているか判別出来たが、Juliaではむしろinclude元ファイルの環境を引き継ぐことになる
タグ：
posted at 08:50:23
C++のincludeは関数本体が書かれているファイルはincludeしなくていい（テンプレートライブラリは除く）んですけど、Juliaではこれをincludeする必要があります
C++などでは普通の使い方では関数の宣言をincludeすることになるんですけど、Juliaでは関数の実装をincludeすることになったりしますね
タグ：
posted at 08:35:18
@nomasasayo #Julia言語 古くなって開発が止まっているパッケージは使えないものがあります。その場合にはforkして自分で手直しするしかないです。
それ以外の原因でパッケージのインストールがうまく行かないのであれば、是非ともどういう状況か教えて欲しいと思いました。
タグ： Julia言語
posted at 08:06:58
@hidekikawahara #Julia言語 JuliaのFFTではユーザーが設定をしないと並列処理してくれないので、その点は要注意です。
あとplan_fft化して、in-place計算にするとさらに速くなります。
私のパソコンではその2つでFFTが5倍速くなりました。
gist.github.com/genkuroki/21c2... pic.twitter.com/YJJfetNLOd
タグ： Julia言語
posted at 08:01:27
#Julia言語 おまけ。usingさえあれば、importはいらない。
using Foos
以外に、Foos内のものaをFoos.aの形でしか使えなくする
using Foos: Foos
や、Foos内のfooとbarしか使わない場合の
using Foos: foo, bar
は結構使う。usingのこの使い方を知っていると、名前の衝突を効率良く防げる。 twitter.com/akhdhys/status...
タグ： Julia言語
posted at 07:22:13
Julia で巨大な CSV ファイル(的なもの)を parse した時、一度目はまともな速度なのに二度目が遅いと思って調べたら、読み込む関数自体ではなくて、一度目に読み込んだオブジェクトを捨てて GC するのに数十秒かかっていた。部分文字列オブジェクトが数千万あるからなあ。なんとか速くしたいがはて。
タグ：
posted at 07:08:04
水の玉でピンポンしている様子も面白いが、Scott Kellyさんのキラキラしている目が最高。 twitter.com/techamazing/st...
タグ：
posted at 06:51:14
@HShinaoka @physics303 @cometscome_phys @HW_a_pythonista #Julia言語 訂正。Float32にも対応。
gist.github.com/genkuroki/aac1...
ところで、rand(N,N)をテストデータとして使うことは妥当なのでしょうか？
Perron-Frobeniusの定理が使える状況でテストしたいということなのでしょうか？
添付画像のコードはPF定理が使える状況に合わせてあります。 pic.twitter.com/Qz5mmnmQqk
タグ： Julia言語
posted at 06:39:50
@genkuroki @UFOprofessor @sekibunnteisuu @GreatDemon1701 @temmusu_n ほんとにそのとおりだと思います。
・それを、「テストは習ったことの確認」として異常指導を肯定することが、いかに罪深いか。
・自分より知的にすぐれている児童が存在しうることを、指導者はちゃんと認知し、肯定的にとらえてほしい。
タグ：
posted at 06:26:46
@UFOprofessor @sekibunnteisuu @musicisthebest_ @GreatDemon1701 @temmusu_n 教師が言っていることや教科書に書いてあることが間違っているときに、間違っていると言えるようになることは、数学を理解しているかどうかの基本的な判断基準の一つ。
誰か偉い人が言っているから正しいのではないことがものすごく分かり易いのが数学。
タグ：
posted at 06:22:42
@UFOprofessor @sekibunnteisuu @musicisthebest_ @GreatDemon1701 @temmusu_n 「教科書に載っているから」のような理由で「正しい」とか「使ってよい」のように考える人達を増やすことは、我々の社会をろくでもないものにします。
子供をそのような方向に誘導する大人達は社会的に悪者扱いが妥当。
数学なら、生徒の側が教師に向かって「おまえは間違っている」と確実に言える。
タグ：
posted at 06:21:15
@HShinaoka @physics303 @cometscome_phys @HW_a_pythonista アルゴリズムの比較を C++ でやるのはかなり大変そうだなと思いました。
#Julia言語 がおすすめ(笑)
どれだけ楽かは
gist.github.com/genkuroki/aac1...
を見て頂ければわかると思います。
BenchmarkTools.jlが神。
タグ： Julia言語
posted at 06:14:59
@HShinaoka @physics303 @cometscome_phys @HW_a_pythonista 一般に巨大行列の積は重いです。
添付画像
1. 冪乗法の #Julia言語 版です。
2. 「Aの転置×A」版における速度的劣化は丁度行列の積の分だけ。
あと、power_method(rand(1000,1000), 1e-2)には私の古めのパソコンで 0.4 ms しかかかっていません。
全ソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/aac1... pic.twitter.com/o6WxvrjDSl
タグ： Julia言語
posted at 06:12:00
FPUT問題(Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou)の2次の非線形の振動子の動きを Python＋Scipyでルンゲクッタ8次のDOP853(Dormand＆Prince)を使って計算 sci.tea-nifty.com/blog/2020/09/p... pic.twitter.com/R7gXkDKp0h
タグ：
posted at 05:46:08
Recursively rotating segments of an image rotates the image itself
🔗 Code by rvizzz on GitHub: github.com/rvizzz/rotate pic.twitter.com/IyLwKyCqKw
タグ：
posted at 05:28:15
when you type
result = data |> f |> g |> h
it is
result = h(g(f(data)))
You think it is F#, but it is also #juliaLang
タグ： juliaLang
posted at 04:09:19
Researchers use #Julialang on a #NERSC #supercomputer (650,000 cores) to speed astronomical image analysis 1,000x, catalog 188 million #astronomical objects in 15 minutes and achieve peak performance of 1.5 petaflops per second. juliacomputing.com/case-studies/c...
#ML #AI #bigdata pic.twitter.com/p3s8b8uvn8
タグ： AI astronomical bigdata Julialang ML NERSC supercomputer
posted at 04:04:49
非公開
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posted at xx:xx:xx
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
新しいネタの素材を計算させたら、7時間30分かかった。律速段階の相互相関は巡回相関で良い（というかそちらが正しい）のでFFTとIFFTを使えば1/3の時間で計算できる。Juliaの出番か！と思ってMATLABと比較すると、MATLABの方が3倍ほど早い。FFTW.jlのGitHubにはMKLを使うようにとあるが、さて？ pic.twitter.com/52tEqGLVR6
タグ：
posted at 01:27:07
UFO教授 (藤木文彦 Fumihiko @UFOprofessor
@genkuroki @sekibunnteisuu @musicisthebest_ @GreatDemon1701 @temmusu_n 何故そうなるの？と聞かれたとき、「教科書に載っているから」ではなく「これこれこうやるとこの式になります」と説明できることが大事ですね。
これ、数学の問題だけで無く、世の中の事全てにあてはまり、
「規則だから」というのではなく、合理的に納得できる理由が説明できることが重要ですね。
タグ：
posted at 01:26:02
GPU GEMM kernels in native #julialang coming very close to CUBLAS performance, including mixed precision arithmetic. @maleadt
juliagpu.org/2020-09-28-gem... pic.twitter.com/yFMv1p7Y8M
タグ： julialang
posted at 00:18:44
