黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年02月07日

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

「Julia言語で入門するプログラミング」第7回を書きました。多重ディスパッチ、Union型、パラメトリック型、Holy Traitsパターンといったあたりの話題に触れています。難易度の高い文法事項で読むのが大変なので、ボリュームは少なくしています。 #Julia言語

 muuuminsan.hatenablog.com/entry/2021/02/...

タグ： Julia言語

posted at 03:05:04

新しい記事がZennにアップされました！
zenn.dev/takilog/articl...👈

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posted at 07:08:19

むううみん @muuumin20

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

私のブログ、サイトに移行したくなってきてる。とりあえずスモールスタートだと無料のはてなブログからスタートしたけど。
やるならWordpressかなー、と思ってたけど、どうせなら JuliaのWebフレームワークを使ってみたい気がする。でも構築にそっちにハマって移行が進まない懸念が。

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posted at 08:09:29

ずっと前に街で見つけた古いもの。猫の形をしていますが、用途は不明。何だかわかる人いませんか？ pic.twitter.com/klego5qok1

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posted at 09:31:01

Akira Suzuki | Engin @akr_suzuki

そのPythonもJuliaへの流れが既に起きています。 / 2021年 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語、第1位はPython (TECH+) #NewsPicks news.mynavi.jp/article/202102...

タグ： NewsPicks

posted at 09:51:47

PurPurPurkinje @tak_yamm

今日の発表の補助的資料ですが，最適フィードバック制御モデル (optimal feedback control; OFC)をTodorov先生のMATLAB実装を参考にJulia実装した記事を作成しました．

compneuro-julia.github.io/chap13/13-3_op... pic.twitter.com/mA38gbof4t

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posted at 10:18:05

madfish @madfish19

わのまえのの❗️衝撃的な教え方。それをくもわという。w

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posted at 10:22:02

三毛山 @XUFd6G7AkfvCAl3

@madfish19 もう、何だよ。
ドラクエの呪文かよとしか思えない私はくもわを知らなかった情弱者です。

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posted at 10:23:55

madfish @madfish19

@XUFd6G7AkfvCAl3 これです何回見ても笑う

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:25:28

非公開

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posted at xx:xx:xx

仕事で静的型付けの言語をたくさん書いた後にJuliaに戻るとそのシンプルさと自由さに感動して改めて自分の好きな言語なんだなって確認できる一方、静的型付け言語(今回はScala)を書いてる時に使える素晴らしいIDE機能達を早くJuliaにも持ち込みたいなって気持ちになりますね(metals-vscode良かった)

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posted at 10:46:49

It's been pretty nice experience to write Scala with metals-vscode. I like it :)
scalameta.org/metals/docs/ed...

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posted at 10:49:17

片瀬久美子 @kumikokatase

母は手工芸が得意で、晩年は木彫りを楽しんでいました。せめてもの供養にと、母の作品の一部を皆さんにも見て頂こうと思います。（この木彫り作品の柄は母のオリジナルデザインです）こういう作品を多数作っていました。 pic.twitter.com/c3wc8jaZ4B

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posted at 11:14:26

さくら @Sakura_Med_DSci

美しい😍 twitter.com/TamasGorbe/sta...

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posted at 11:18:38

Mうら @tchaikovsky1026

#統計
以前、ガンマ分布の最尤推定を考えたことがあり、添付の方法を自力で思いついた(先人が発表している可能性は大いにあり)。簡易ニュートン法で更新式が簡単。
速さは結構いいと思う。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/NG39pfotTR

タグ：統計

posted at 12:00:29

#Julia言語
 #JuliaLang

JSServe.jl を使って WGLMakie のグラフをブラウザに表示することができました． pic.twitter.com/fFy3g5gsso

タグ： JuliaLang Julia言語

posted at 14:10:48

jl.dev という #Julia言語開発オンラインでやった成果です．

github.com/terasakisatosh...

タグ： Julia言語

posted at 14:10:48

#Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
@ timeと@ code_warntypeの使い方

を大幅に拡充。

@ time や @ code_warntype に余力函数の検査を行わずに、使い回しをするコードを大量に書いた後で、大きな速度的な劣化を招く書き方をしていることに気付くと、かなりの時間を無駄にすることになります。

タグ： Julia言語

posted at 14:37:14

#Julia言語あと「Juliaでは静的型付けもできるので速い」というような「静的型付け必須カルト」的な誤解をしてしまうことも、@ code_warntype を見ていれば防げます。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/pxBfyNVfAW

タグ： Julia言語

posted at 14:46:50

大石雅寿 @mo0210

西浦氏の著書に牧野君が出てくるとは思わなかった。不快だったようだ。

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posted at 14:51:06

具体的型名を書かない「お気楽コーディングスタイル」とC, C++, Fortran並の「高速計算」を両立させたのが、#Julia言語です。

さらに、Juliaでは、マルチプルディスパッチによって各種の部品に適切に分割された巨大なパッケージも作れる。

「静的型付け必須カルト」の信者は死ぬしかない世界(笑)

タグ： Julia言語

posted at 14:51:48

松浦健太郎 @hankagosa

最近模索中の統計モデリングの使い方は、汎用フィルタあるいは特徴量ジェネレータとしての使い方。例えば、時系列を複雑な要素分解して、ローパスフィルタでは得られないような推定した値を別の機械学習の入力に使う。階層モデリングして色々な〇〇差を除去した個人ごとの値を入力に使う、など。

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posted at 15:01:42

松浦健太郎 @hankagosa

ほんとは全部丸ごと統計モデリングにぶち込めるのが理想。しかし、尤度の綱引きが解析者に意図通りにいかないこともあったり、速度的に限界があったり、出力部分で性能の良いブラックボックスなモデルを使う方が良い場面もあったりするので。

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posted at 15:05:46

ガンプ @tmg5121

坂口安吾の随筆読んでたら「友達がメチルで死んでから体に気を遣って飲むようになった、仕事中はヒロポンで５日くらい徹夜するから泥酔せんと眠れないので書き終えたらウイスキー2本飲んで気絶してる」とか書いててマジ文壇のパワーを見せつけられた、ストゼロで退廃気取ってるネット人類とは格が違う

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posted at 15:06:38

#数楽個人的な意見では、三角函数の加法定理は中学校数学の幾何の範囲内で理解できる非常に面白い話なので、特に時間をかけて教えることは極めて教育的だと思います。(三角函数の加法定理にはラジアンの知識は不要なので中学校レベル)

直角三角形の並べ方を変えても本質的に同じ公式が得られる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/5iQlScpD9g

タグ：数楽

posted at 15:20:39

#数楽証明が非常に複雑だったり、その時点で使える予備知識だけでは困難な場合には、「証明を飛ばす」というのもありだと思います。私も必要があればそうします。

しかし、難しくない上に、面白くて、普遍的で、価値が異様に高い三角函数の加法定理について証明の試行錯誤を行わないのはまずい。

タグ：数楽

posted at 15:23:51

#数楽だから、「三角函数については、三角函数の加法定理だけは暗記して、他の公式はそこから導くとよい」という教え方は、最も面白い部分を暗記させる悪い教え方だと思います。

三角函数の加法定理での試行錯誤は、その特殊化である各種の公式についての直観的な理解も促します。

タグ：数楽

posted at 15:27:40

#数楽「三角函数については、三角函数の加法定理だけは暗記して、他の公式はそこから導くとよい」という教え方は伝統的に「良い」とされて来た教え方ですが、チョー算数との闘いの経験で「このような点に油断してはいけない」と思うようになり、悪い教え方であることを強調することにしました。

タグ：数楽

posted at 15:30:04

My #julialang package JET.jl is gradually growing and now its source code has >3000 lines of Julia code. I'm still happy that Julia's powerful AST macro allows me to abstract away the duplicated works and helps me maintain such a certain amount of code :)

タグ： julialang

posted at 15:39:18

Currently within JET.jl's src directory, I have 10 macro definitions. You can have a look at some of them here:
github.com/aviatesk/JET.j...

For example, the `at-withmixedhash` macro I added today effectively abstracts the following kind of pattern:
github.com/aviatesk/JET.j... pic.twitter.com/BFYQw5U5pF

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posted at 15:39:19

I found some of those macros might be useful generally, and I actually upstreamed into Julia Base; `at-invokelatest` and `at-invoke` macros will be available as of v1.6. I'm happy if you find it interesting.
github.com/JuliaLang/juli...
github.com/JuliaLang/juli...

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posted at 15:39:19

ネットの記事で見た渡辺先生のベイズ統計の本、Kindle 版がなかったから久々に紙の本で買ったけど、パラパラ覗いたらイメージしてたより読みやすそうだった。

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posted at 15:44:57

統計学の本に関しては、数学的にきっちり書いてある本の方が好みだな。。。変にゆるく説明してある本だと、細かいロジックが気になってかえって悩まされることが多い。😅

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posted at 15:46:53

前にブログのネタにしたことあるけど、平均値の線形性
E [a X + b Y ] = a E [X ] + b E [Y ]
とかも、ちゃんと証明するにはフビニの定理とか必要なはずなんだけど、雑にしか説明してない本が多い。

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posted at 15:54:10

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

RC1!!! 🎉 Julia v1.6.0-rc1 is now available - Announcements - JuliaLang discourse.julialang.org/t/julia-v1-6-0...

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posted at 16:07:28

E[aX+bY]=∫_Ω (aX(ω)+bY(ω))dμ(ω) がwell-definedな時点で積分の線形性から出る話なので、Fubiniの定理は無関係です。

定義域が違うXとYの定義域の直積に適切な測度を入れる話はFubiniの定理に関係しますが、期待値汎函数の線形性はXとYが独立でなくても成立しているのでやはり違う話題になります。 twitter.com/r1ms31dk/statu...

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posted at 16:10:11

#数楽それはそうだとしても、渡辺澄雄さんが書いた本はどれも読み易いと私も思います。

個人的にはベイズ統計に関する解説では最も(考え方が)易しく解説してあると思う。

難しいこと__も__書いてあることは確かですが、易しく読めることも確かだと思う。 twitter.com/r1ms31dk/statu...

タグ：数楽

posted at 16:12:53

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#数楽渡辺澄雄著『ベイズ統計の理論と方法』の説明だけで、その本のメインディッシュであるWAICのコンピューター上での実装は易しくできました。

しかもその本にはWAICが満たす非自明な定理もクリアに書いてあるので、自分の実装が正しいかどうかを、その定理を再現するかどうかで検査できる。

タグ：数楽

posted at 16:16:09

久しぶりに3次元イジングモデルをだらだらといじって遊んでいます。モンテカルロシミュレーションの「適切な手順」をチュートリアルにしておきたいわけですが、まあとりあえず計算が動くだけで面白い。50^3なんて、僕が博士課程で研究してたときには大変だったのに、今やMacbookでできるもんな

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posted at 16:16:54

非公開

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posted at xx:xx:xx

@genkuroki ありゃ、間違ってましたか。測度論とかちゃんと勉強してないもので。すいません。🙇‍♀️🙇‍♀️🙇‍♀️

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posted at 16:17:37

#数楽渡辺澄雄『ベイズ統計の理論と方法』は証明まできちんと読むと数年以上かかっても仕方がないと思いますが、以上で述べたように、WAICを自分で実装して定理を満たしているかを数値的に確認するだけなら、ひと月もあれば十分に可能だと思います。

タグ：数楽

posted at 16:19:35

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#数楽渡辺澄雄『ベイズ統計の理論と方法』の第4章での分配函数のゼータ函数の使い方については、私の解説

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

が現存する最も易しい解説だと思います。

分配函数の漸近挙動については大学1年レベルの直接計算も可能です。次のリンク先を参照。

genkuroki.github.io/documents/2016...

タグ：数楽

posted at 16:24:08

富谷(助教);監修シン仮面ライダー @TomiyaAkio

適切な手順としては、まず初期緩和に必要な時間を見積もっておく必要があり、これにはそこそこの試行錯誤が必要。非平衡緩和の緩和時間と平衡での緩和時間は同じなんだけど、念を入れるなら平衡緩和時間も出しておく。これで必要なステップ数がだいたい分かる。あとは独立なランを10回くらいやる

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posted at 16:26:14

当たり判定【プログラミング講座】 youtu.be/DXajm0sHfp0 via @YouTube

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posted at 16:26:19

K.B.砂糖 @KB_satou

Julia 言語におすすめのフォントあります?
(ギリシャ文字が半角ででて見やすいフォント)

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posted at 16:30:34

#数楽特異モデルではなく、指数型分布族の特に易しい正則モデルの場合のWAICの公式を作っておいても理解が捗ります。

Bernoulli分布モデルの場合↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

正規分布モデルの場合↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

自由エネルギー→LOOCV→WBIC→WAICの順に公式の導出が面倒になる。

タグ：数楽

posted at 16:30:50

JuliaMonoは満たすんかな？

タグ：

posted at 16:31:45

PurPurPurkinje @tak_yamm

@KB_satou @MathSorcerer FF外から失礼しますが、JuliaMonoはいかがでしょう…
juliamono.netlify.app

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posted at 16:35:29

#数楽最もシンプルな特異モデルである混合正規分布モデルの場合の尤度函数の形については

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
尤度函数のプロット

を参照。

平坦事前分布の事後分布∝尤度函数

なので尤度函数の形を沢山知っておかないと、ベイズ統計については理解不可能になります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 16:37:35

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計最も易しい特異モデルの混合正規分布モデルと正規分布モデルのWAICによる比較については

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
1次元の混合正規分布モデルのWAIC twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:43:02

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

「Juliaで静的型付け〜」の主張をちょくちょく耳にするが、何処でその情報を得たのか教えて欲しい。

タグ：

posted at 16:43:14

ワシも運命を切り拓くJuliaコーチとして一山当てようか…

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posted at 16:56:58

機械学習は公開リポジトリが動かない。

タグ：

posted at 16:59:11

K.B.砂糖 @KB_satou

@tak_yamm @MathSorcerer 最高でした、ありがとうございます。 pic.twitter.com/tySUfpYPlN

タグ：

posted at 17:01:34

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

エヘン twitter.com/kb_satou/statu...

タグ：

posted at 17:08:31

#統計モデル0とモデル1で指標Aと指標Bについて比較する場合には

①真の分布を使ってランダムにテストサンプルSを生成。

②Sを使ってモデル0,1の指標A,Bを計算。A0, A1, B0, B1の4つの値が計算される。

③(A0,A1)と(B0,B1)の大小の2×2=4通りに色を変えて、(A0,A1)と(B0,B1)を別の平面上にプロット。

タグ：統計

posted at 17:10:33

#統計例えば、指標AをWAIC(の原点を適切にずらしたもの)とし、指標BをKL情報量で計算した予測誤差とすると、異なるモデルでのWAICや予測誤差の分布と、WAICの大小と予測誤差の大小の対応関係が分かります。

WAICと予測誤差は逆相関すること(相関係数は漸近的に-1になる！)の影響もよく見えます。

タグ：統計

posted at 17:24:20

#統計そういう色の付け方をしたプロットの例↓

汎化誤差=予測誤差+定数です。

WAICの側は原点を各サンプルごとに適切にずらしてあります。

適切なずらし方は渡辺澄雄『ベイズ統計の理論と方法』のp.119, 定理15をみれば分かる。

こういうプロットが私以外の人から沢山出て来るとうれしいです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:37:40

nk @norikushi77

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

Julia nativeの機械学習ライブラリあるんだ。そのうちjuliaからPythonに逆輸入とかあるだろうか twitter.com/poyothon/statu...

タグ：

posted at 17:38:26

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

理論計算機科学も。www.ipetitions.com/petition/foco-... twitter.com/nenene_himajin...

タグ：

posted at 17:38:59

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

八代市立太田郷小学校のサイト、どうも時々更新されているような気がする。
【※このかけ算順序問題は、大学の先生たちなどの間でもいまだ論争があるそうです】
この記述、以前は無かったと思う。
es.higo.ed.jp/otago/blogs/bl... #掛算

タグ：掛算

posted at 17:40:55

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

Also: twitter.com/kkling51/statu...

タグ：

posted at 17:42:33

ケフっち＠Deterministic @__cheph__

それぞれ反対署名へのリンクつきです。前回は強い反対で撤回されたとか。

タグ：

posted at 17:43:29

ぼくみたく、Fortran → Python → Julia 勢は結構いそう。

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posted at 18:33:08

#Julia言語入れた。

一度、v1.6以上を使うとv1.5以前には戻れない感じ。

Julia v1.6.0-rc1 is now available - Announcements - JuliaLang discourse.julialang.org/t/julia-v1-6-0...

タグ： Julia言語

posted at 18:40:23

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

うっわ。リテラシー低いな。
十年前で現実への認識止まってんじゃん。 twitter.com/hirox246/statu...

タグ：

posted at 18:45:23

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

これではひろゆきとか、完全にオワコンだな。なんも判ってないじゃん。

タグ：

posted at 18:47:35

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

「農業なんて不可能」とか、節穴かよ。

タグ：

posted at 18:48:23

#統計

 rpubs.com/hoxo_m/255994

で紹介されているガンマ分布の最尤法の数値計算法は、素直にかつシンプルにみんな知っているニュートン法だとみなす方が分かりやすいです。

添付画像のノートを見てください。

零点の近くでグラフが直線でよく近似されているとニュートン法は爆速になります。 twitter.com/shoei05/status... pic.twitter.com/1IXSPOqxem

タグ：統計

posted at 19:08:25

Kanda Yuki @kand4y

GraphQLはとても便利そうですが、RustやJuliaと同じようにお金を持ってる大企業ががっつり先行投資している段階という印象を受けましたね。

タグ：

posted at 19:12:12

#数楽添付画像1の状況でニュートン法を使うよりも、添付画像2の状況でニュートン法を使う方が圧倒的に収束が速いことは、ニュートン法を知っている人にとっては明らかだと思う。

添付画像1の状況で零点を近似計算したいなら、"x"をかけて添付画像2の状況に変換してから、ニュートン法を使うべき。 pic.twitter.com/Sk9lh2HMTW

タグ：数楽

posted at 19:15:52

Shoei @shoei05

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@genkuroki ノート、ありがとうございます！拝読させていただきます！

タグ：

posted at 19:15:55

えまちーの a.k.a アンコ@8/27 @tsmgo_polepole

この福島差別ツイートをしてるのは、あの「ひろゆき」なの？ twitter.com/hirox246/statu...

タグ：

posted at 19:16:15

@kikumaco はい。2ちゃんねるを作った人です

タグ：

posted at 19:22:46

#数楽微少修正版

f(α) = 0 に直接的にNewton法を適用せずに、αf(α) = 0 にNewton法を適用するだけの話。これはガンマ分布の最尤法に限らず広く使えるテクニック。

ガンマ分布の最尤法における工夫されたNewton法 pic.twitter.com/uSMQjHYZzk

タグ：数楽

posted at 19:25:27

Naito, Yukiko @musictigerkk

寄稿しました。お読みいただければ幸いです。

囲碁プロ棋士の賞金ランキング　トップ10棋士の意外な「使い道」とは｜NEWSポストセブン www.news-postseven.com/archives/20210... #newspostseven

タグ： newspostseven

posted at 19:29:27

#数楽比較のための画像を作り直した。

添付画像1と添付画像2のどちらがニュートン法にとってありがたいか？(笑)

ψ(a) = (d/da)log Γ(a) はディガンマ函数と呼ばれる基本特殊函数で、コンピュータの基本特殊函数ライブラリで計算できます。導函数 ψ'(a) はトリガンマ函数と呼ばれている。 pic.twitter.com/R2rbmSOyv3

タグ：数楽

posted at 19:35:00

#数楽ガンマ分布の最尤法は統計学では非常に基本的な事柄なのですが、その計算にはディガンマ函数やトリガンマ函数といった基本特殊函数がコンピュータで容易に計算できることを知っておく必要があります。

そしてトリガンマ函数はフルヴィッツゼータ函数のs=2での特殊値。ゼータ函数達も有用。

タグ：数楽

posted at 19:39:36

#数楽大学1年での解析学の講義で

ζ(2) = 1 + 1/2² + 1/3² + …

が収束することを扱いますが、これを

ψ'(x) = ζ(2,x) = 1/x² + 1/(x+1)² + 1/(x+2)² + …

に一般化した結果がトリガンマ函数です。

ガンマ分布モデルの最尤法でのNewton法でこれらが使われます。

タグ：数楽

posted at 19:43:30

#数楽 1+1/2+1/3+…はlog nのオーダーで発散し、前者から後者を引いた値はγ=0.5772…に収束するという話も有名ですが、これの(-1倍の)一般化がディガンマ函数です。

-ψ(x) = lim_{n→∞} (1/x + 1/(x+1) + … + 1/(x+n) - log n)

タグ：数楽

posted at 19:50:19

#数楽正規分布には「同じ平均と分散を持つ分布の中で最もありがちな分布」という特徴付けがあるのですが、ガンマ分布には「同じ平均と対数平均を持つ正値の分布で最もありがちな分布」という特徴付けがあります(統計力学でのカノニカル分布の話の一般化)。

「対数平均」の説明に続く

タグ：数楽

posted at 19:53:44

#数楽 X_1,…,X_nの平均は

X̅ = (X_1+…+X_n)/n

で対数平均は

(log X_1+…+log X_n)/n
= log(X_1…X_n)^{1/n}
= log(相乗平均)

です。

ガンマ分布は同じ相加平均と相乗平均を持つ分布の中で最もありがちな分布だということになります！

こんなところに相加相乗平均が出て来る！

タグ：数楽

posted at 19:57:36

#数楽

* 工夫されたNewton法

* 発散する調和級数からlog nを引いたものの一般化としてのディガンマ函数

* フルヴィッツのゼータ函数の特殊値になっているトリガンマ函数

* 加法平均と相乗平均

ガンマ分布は以上の様々な事柄を結びつけることができて、しかも役に立つ極めて良質の題材です。

タグ：数楽

posted at 20:01:47

#統計去年の2月の終わり頃に出た新型コロナの潜伏期間の推定の論文

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32046819/

の結果の再現を、

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

でWAICの実装をするついでにやりました。

添付画像は原論文にはない予測分布のプロット。

ここでもフィッティングの対象にガンマ分布も使われています。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/frghVA7j3S

タグ：統計

posted at 20:14:05

ﾜｼ・ｭﾊﾞﾙﾂｼﾙﾄ半径 @wasisama

#統計「新型コロナに関する～の推定」のような論文のデータ分析の結果を再現できるかどうかを自力で確認できる人たちは沢山いた方がよいです。

そういう教養を大学1年生から数年かけて身につけるときの入門的な数学の題材として、ガンマ分布はピカイチで良質な話題になっていると私は思います。

タグ：統計

posted at 20:17:26

pythonのネクストステージがjuliaですね。
今pythonの勉強を始めようとしてる人はjuliaやった方がええで

タグ：

posted at 20:19:04

むううみん @muuumin20

昨晩新しい記事を書いてます
#Julia言語 twitter.com/muuumin20/stat...

タグ： Julia言語

posted at 20:26:50

Mehmet Hakan Satman @mhsatman

Julia v1.6.0-rc1 is now available

discourse.julialang.org/t/julia-v1-6-0...

#juliaLang

タグ： juliaLang

posted at 20:49:33

K.B.砂糖 @KB_satou

Julia における \phi と \varphi pic.twitter.com/typE9nlykm

タグ：

posted at 21:08:18

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

SolKul @ICR3_5

なんか延々とはてなブログに快適に投稿するための環境整備をしている
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
Markdownの数式をKaTeXで高速で表示できるようにした - あおいろメモ
solkul.hatenablog.com/entry/2021/02/...

タグ：はてなブログ

posted at 21:17:56

Jacob Quinn @quinn_jacobd

Finally getting around to fixing my least favorite thing about JSON3.jl: github.com/quinnj/JSON3.j...

#julialang

タグ： julialang

posted at 21:31:47

Katsushi Kagaya @katzkagaya

超ざっくりとシャコパンチの4棒リンク機構モデル（McHenry+2012)を割り箸と輪ゴムで。ゴムで止めている位置が二種類あります。動画の前半と後半で位置が変わると入出力関係が変わります。てこと同じことだなということがこれで体感できます。後半で、より小さい運動入力で大きい出力がでます。 pic.twitter.com/shlnglWWOh

タグ：

posted at 21:52:04

Katsushi Kagaya @katzkagaya

たとえば、McHenry+2012 JEBの図1から:
jeb.biologists.org/content/215/7/...
a-b-c-d が輪ゴムの部分になっています。

シャコの種類が変わるとこの形が変わりますのでシャコごとに部位を計測するとこでどのような入出力関係になるかが推測できます。この論文ではさらに「拳」にかかる水の抵抗を推測しています。 pic.twitter.com/w3gYmjI8mq

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posted at 22:08:33

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

訂正:

❌@ time や @ code_warntype に余力函数の検査を行わずに

⭕️@ time や @ code_warntype による函数の検査を行わずに twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:19:38

#超算数

小学校での「０は偶数」の教え方。
丁寧に教えている。
意外だ！ pic.twitter.com/jzAaJ4JmQv

タグ：超算数

posted at 22:38:19

あんちもん2 @antimon2

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

@k46347506 インストールせずにというか移行はできます。ユーザのホームディレクトリ以下に .julia/environments/v1.5/Project.toml というファイルがあるのでそれを .julia/environments/v1.6 にコピーして、Julia1.6初回起動後にPkgREPLでupすれば大体いけるはず

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posted at 22:45:28

#超算数

「倍数」に関して、「０」の扱いの説明が素っ気ない。 pic.twitter.com/0555oz4Ypo

タグ：超算数

posted at 22:46:28

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jun @atsushi_tweetin

@kikumaco 老害界の若手ホープですね。

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posted at 22:57:34

Jiahao Chen 陈家豪 @acidflask

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

@KB_satou @genkuroki Unicode 3 switched the code point definitions and since then it caused confusion in fonts

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posted at 22:57:36

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

反ワクチンから「自分は接種したら証明を公開するのか？」と訊かれての反応。

反ワクチンの人は
　「推進派は、自分は受けないで他人に勧めている」
という理解なのか。物が歪んで見えるのだな。 twitter.com/MIKITO_777/sta...

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posted at 23:15:52

そう言えば、#掛算順序派の人から
　「あなたは、逆順の式にも躊躇なくマルを付けるか？」
と訊かれたことがあった。

タグ：掛算

posted at 23:17:09

yuri @syoyuri

"成年年齢引き下げで未成年者取消権が１８歳まで引き下がる１年前にこの改悪。高齢者の消費者被害がこれでもかというくらいに蔓延しているときにこういう仕打ち。
身近な消費者被害を防いだり救ったりできなくなります"

現在消費者庁が進めている「特定商取引法契約書面デジタル化」、許されません。 twitter.com/syoyuri/status...

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posted at 23:19:55

非公開

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posted at xx:xx:xx

【静的型づけ言語みたく変数に型を書けばいいというわけではなくて，賢いjuliaのコンパイラが推論しやすいように書く】

まさにそれ。

函数の引数に型を書いても #Julia言語だと全く速くなりません。

Juliaが函数の引数の型を他のモノの型に適切に伝搬させるように書くと速くなる。 twitter.com/sf_trainee/sta...

タグ： Julia言語

posted at 23:25:15

#Julia言語

❌静的型付けができないと最適化できないので遅くなる
❌静的型付けができないと大きなプロジェクトは無理
❌とにかく静的型付けができないとダメ

というような考え方はすでに完全に死んでいる。

チョー算数の掛算順序カルトなみに有害かも。

ちょープログラミング(笑)

タグ： Julia言語

posted at 23:25:16

#Julia言語普通の穏健な考え方は「トレードオフがある」だと思います。ある目的にはAが便利で、別の目的にはBが便利で……

タグ： Julia言語

posted at 23:25:16

yuri @syoyuri

ジャパンライフ問題で天下りが指摘されたので、そう見られても当然ですよね・・・

ただ、マルチ商法や訪問販売等を規制する特商法の今回の改正に、「契約書デジタル化」が入ったのは自民党の消費者問題調査会からのようです。
www.nikkei.com/article/DGXZQO... twitter.com/hyourokudou_6/...

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posted at 23:32:43

AbstractAlgebraで計算させたいな。
#JuliaLang twitter.com/ilovegalois/st...

タグ： JuliaLang

posted at 23:38:48

#Julia言語私の経験では、Juliaの型と使い方について十分な理解無しに、型を書くと「よろしくないこと」が容易に発生します。

大きな速度的な劣化を招く

struct Foo
v::Vector
end

のような書き方をたまに見ます。vの具体型をJuliaに同定させる

struct Foo{T}
v::T
end

なら大丈夫。

タグ： Julia言語

posted at 23:50:33

#Julia言語

function f(v::Vector)
～
end

であれば速度的な劣化は起こらない。しかし、JuliaにはSubArray型があって、このfを1次元のSubArray型引数に適用したいかもしれない。メモリ割当を減らしたいとそうなりますが、Juliaにそんなメソッドはないと怒られることになります。

タグ： Julia言語

posted at 23:50:34

#Julia言語

function f(v::Vector) ～ end

をVector型のaについて f(a[begin+1:end-1]) の形式で使っていたが、メモリ効率を上げるために、f(@ view(a[begin+1:end-1])) に書き直した途端に、そんなメソッドはないとエラーになってしまう。

function f(s::String) ～ end でも同様です。

タグ： Julia言語

posted at 23:53:53

#Julia言語

function f(v) ～ end
function f(s) ～ end

と引数の型を一切書かなくても、書いた場合と同じ速さでJuliaは計算してくれるので、Juliaの型について十分な理解をできるまでは、「引数の型はマルチプルディスパッチのために必須の場合以外には一切書かない」で問題ないと思います。

タグ： Julia言語

posted at 23:57:10