黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年07月14日

#数楽これ何度見ても笑える。

最後の【This is a Greek χ that should be a Latin x】でとどめを刺される。

ヤコビたん！ twitter.com/howe/status/14...

タグ：数楽

posted at 23:52:52

twitter.com/TomiyaAkio/sta...
これになりたかった

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posted at 22:38:36

テンソルネットワークアルゴリズムの使用と開発を容易にする、独自のメモリ非依存型インターフェースを持つ高性能Juliaライブラリです。本講演では、このライブラリの概要と、昨年のリリース以降に追加された新機能について説明します。

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posted at 22:37:33

“What's new in ITensors.jl”
テンソルネットワークは、非常に高次の（潜在的には無限次の）テンソルを低階数で分解する大規模なクラスをカプセル化したものである。テンソルネットワークは、物理学、化学、データサイエンスなどの分野で幅広く利用されています。ITensors.jlは、

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posted at 22:37:28

Mathematicaよりも桁違いに速くなりました。Rubin.jlはRUBIのルールの99.5+%をホストし、72,000以上の単一変数統合ユニットテストを含むテストスイートの99.9%をJSON形式で提供しています。

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posted at 22:37:14

“Towards a symbolic integrator with Rubin.jl”
Rubin.jlは統合項書き換えシステムの100％Juliaによる実装です。ルールカタログはRUBIから取られています。RUBIはMathematicaベースの統合エンジンで，相互に排他的な書き換えルールのツリーでバイナリ検索を使用し，膨大なテストスイートでRUBIは

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posted at 22:37:07

モジュールと可視化のエコシステムに挑戦することになります．モジュールと可視化のエコシステムが課題となります。しかし、強みはしっかりと発揮されており、このプラットフォームにはのために戦う価値のあるプラットフォームです。

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posted at 22:36:49

“Strengths and Challenges of Julia for learning Linear Algebra”
Juliaノートブックは、線形代数の学習・教育に最適な基盤のように見えますが競合他社（python、Matlab）の機能セットは深く、概念がより複雑になるにつれ概念が複雑になればなるほど，関連する機能がJuliaの能力や

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posted at 22:36:43

初歩的な統計的推論、回帰、より高度な手法へと進んでいきます。このワークショップの終了時には、Juliaを好みのデータ分析ツールとして使用するための確かな入口を得ることができます。

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“Statistics with Julia from the ground up”
このワークショップでは、データサイエンティストや統計学者を対象に、Julia言語を紹介します。Juliaを使ったことがない方も大歓迎です。このワークショップでは、Juliaの基礎知識から始まり、基本的な確率や統計の例、データフレームの使用法、

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posted at 22:36:18

私は、宇宙論的観測値を予測するために使用しているPython3のコードをJuliaに翻訳しました。Juliaに触れたことがない状態で1ヶ月間作業を続けた結果、約20%のスピードアップを達成しました。現在、私はJuliaコードを拡張し、私の研究に広範囲に適用することを検討しています。

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posted at 22:36:03

“Speeding up cosmological data analysis with Julia”
今後数年のうちに、今後の宇宙調査では大量のデータが作成される予定です。可能な限り多くの情報を引き出すためには、データを分析するための適切なソフトウェアツールが必要です。

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posted at 22:35:56

Julia言語が頻繁に使用されました。

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“Space Engineering in Julia”
アマゾニア1号は、ブラジルが完全に設計・統合・試験・運用を行った初のリモートセンシング衛星です。国立宇宙研究所（INPE）が開発し、2021年2月28日に打ち上げられました。このプロジェクトでは、ミッション解析や姿勢・軌道制御サブシステム（AOCS）の開発に

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完全情報ゲームのゲーム理論的な解を計算することができます。ゲームの構造とナッシュ均衡を用いて、任意の手数に対する最適なプレイ戦略を計算します。このシミュレーションでは、人間のプレイヤーが採用する戦略と非常によく似た戦略が導き出されました。

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“Solving Pokemon Go Battles using Julia”
RandomBattles.jlは、Niantic社のARモバイルゲーム「Pokemon Go」において、個人やチームの「プレイヤー対プレイヤー」のバトルを効率的にシミュレーションするためのJuliaパッケージです。このパッケージは、モンテカルロシミュレーションや、

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パラレルコンピューティングやGPUコンピューティングがゲームチェンジャーになることに興味がある。

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“Solving differential equations in parallel on GPUs”\
数秒で済む計算を何時間も待つ必要があるのか？高性能なコードを得るために、インタラクティブな高級言語でコードを試作し、それを低レベルの言語で書き直すことにうんざりしていませんか？あるいは、

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posted at 22:34:40

デモンストレーション。SmartTensorsは、COVID-19から山火事や気候まで、さまざまな問題に関連する多様なデータセットの分析に応用されています。

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“SmartTensors: Unsupervised Machine Learning”
SmartTensors (tensors.lanl.gov; github.com/SmartTensors): ロバスト性と解釈可能性を確保するためのペナルティ（非負性、物理的・数学的制約など）で制約された行列/テンソルの因数分解に基づく教師なし機械学習のためのツールボックスの

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posted at 22:34:16

Julia BLASとLAPACKのライブラリを提供するためのロードマップについて説明します。

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Juliaの実装はしばしば競合他社よりも高速であることが実証されており、同時に新しい問題に特化した新しいルーチンの基礎を築いています。LoopVectorizationの最適化からOctavianやRecursiveFactorizationのようなライブラリまで、

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“Roadmap to Julia BLAS and LinearAlgebra”
BLASおよびLAPACKは、多くの数値アルゴリズムに不可欠なコンポーネントです。その重要性から、ASM/C/Fortranの実装の最適化には多くの努力が払われています。それにもかかわらず、初期の作業では、

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posted at 22:33:38

私は、PyCallとPyJuliaを使ってPythonコードをJuliaに移行する方法、避けるべき問題、最大の利益を得ることができる場所について説明します。

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“Rewriting Pieces of a Python Codebase in Julia”
Juliaに注目している人の多くはPythonから来ていて、すでにかなりのコードベースを持っています。私たちのファンドは、Pythonコードベースのパフォーマンスクリティカルな部分をJuliaで書き換え始め、10倍から30倍のスピードアップを得ました。

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posted at 22:33:19

最先端の量子機械学習モデルを作成し、実際の量子デバイスやAmazon Braketを使った量子回路シミュレータで実世界の最適化問題を解決します。

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posted at 22:32:58

“Quantum Computing with Julia”
量子コンピューティングは、さまざまな分野に応用可能なテクノロジー産業の新分野です。しかし、量子ハードウェアや量子アルゴリズムをどうやって始めるかは明らかではありません。このワークショップでは、Juliaを使って参加者に量子コンピューティングを紹介し、

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posted at 22:32:51

FortranやC++で実装されており、実験で使われる重要な数値を計算することに成功しています。我々は、QCDのコードをJuliaで実装し、Fortranコードと同等の速度を実現しました。

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posted at 22:32:35

“LatticeQCD.jl: Simulation of quantum gauge fields”
核子の中のミクロな世界を記述する量子色力学（QCD）のコード（LatticeQCD.jl）を紹介します。QCDの計算は、10^16×10^16の行列を反転させるモンテカルロ計算などの膨大な数値資源を必要とするため、スーパーコンピュータやGPUクラスタ上で

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posted at 22:32:29

ツール／テクニック，組織内でのJuliaの移行／採用に関する質問への回答などのトピックを取り上げます．

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posted at 22:32:13

“Julia in Private Organizations”
民間組織で Julia コードを使用すると、オープンソースコミュニティでは直面しない課題に遭遇することがあります。このBoFでは，民間組織でJuliaを使用する際のユニークな側面について議論し，プロダクションデプロイメント，Juliaでコーディングするチームのための

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posted at 22:32:06

高エネルギー物理学のコミュニティでの言語の採用を促進しています。

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posted at 22:31:51

解析には、データの選択、複雑なPDFの構築と結合（AlgebraPDF.jl）、尤度フィット、角度解析（FourVectors.jl、ThreeBodyDecay.jl、PartialWaveFunctions.jl）、仮説検証、および疑似実験の実行が含まれます。新しいパッケージはJuliaのエコシステムを充実させ、

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posted at 22:31:46

“Julia for data analysis in High Energy Physics”
本講演では、Juliaで行われたLHCb実験における最初のデータ解析を紹介します。

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1. 誰が部屋にいるの？～15分
2. プレゼンテーション「A perspective: E. Roesch氏による「生物学者のためのジュリア」 ~ 25分
3. ディスカッション ~ 50分
2.については、セッション終了後に録画したものを公開しますが、セッション自体の録画は行いません。

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posted at 22:31:09

“Julia for Biologists”
このセッションは、生物学者向けのJuliaに一般的な興味をお持ちの方を対象としています。同じような考えをお持ちの方と出会い，Juliaとその生物科学への応用について意見を交換し，アイデアを膨らませてみませんか？
このセッションは3つの部分から構成されています。

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Juliaとその素晴らしさを知ってから、私の理論物理学の博士号取得は簡単になりました。

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posted at 22:30:45

“Julia as a framework for a Theoretical Physics PhD”
私はバックアップ言語としてJuliaを使い始めましたが、すぐに私の理論的発見の数値的チェックを行うための最初の、そしてユニークなプログラミング言語となりました。

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posted at 22:30:38

JuliaChem.jlは科学的に興味深いシステムを研究することができるようになった．JuliaChem.jlは，科学文献で議論されている，Juliaで書かれた最初の第一原理量子化学パッケージであり，有用な量子化学コードを書くためにJuliaがどのように使用できるかを実証している．

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posted at 22:30:21

“Julia and Quantum Chemistry: A Love Story”
この講演では、JuliaChem.jlパッケージの最近の開発について説明します。JuliaChem.jlは、Juliaプログラミング言語の利点を量子化学の問題解決に適用するために設計されたJuliaコードです。これらの開発により，

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posted at 22:30:14

“GPU programming in Julia”
本ワークショップでは、JuliaでGPUをプログラミングするための主要な3つのパッケージ（CUDA.jl、AMDGPU.jl、oneAPI.jl）と、これらのパッケージがサポートするさまざまなプログラミングモデル、ツール、APIのデモンストレーションを行います。

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posted at 22:30:00

この問題に取り組むための2つの戦略この問題を解決するためには、シミュレーション空間をより効率的に探索するアルゴリズムを開発することとハードウェアアクセラレータを採用することです。私は、Juliaを使った経験と展望を共有したいと思います。Juliaを使った経験と展望を共有したいと思います。

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posted at 22:29:44

“Enhanced Sampling in Molecular Dynamics Simulations with Julia”
化学、物理、生物学の分野で物質の分子動力学シミュレーションを行う際にはの分子動力学シミュレーションを行う際には、実験で観察される時間スケールと実験で観察される時間スケールとの間には大きなギャップがあります。

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posted at 22:29:37

“Easy and Customizable PINN PDE Solving with NeuralPDE.jl”
ModelingToolkit.jlのPDEのシンボリックな記述を用いて、NeuralPDE.jlで偏微分方程式（PDE）を解くために物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を簡単に訓練する方法を学びます。

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posted at 22:29:24

Julia言語の機能，およびパッケージを支える理論的考察について，講義とインタラクティブな演習を交えて深く掘り下げていきます．

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posted at 22:29:12

“Diffractor: Next-Gen AD for Julia”
Diffractor.jlは、Juliaの自動微分のための次世代パッケージであり、Juliaコンパイラの大幅な改良と、特に高次におけるAD変換コードの構造的特性の理解を深めることで構築されています。このワークショップでは，Diffractorとそれをサポートするために開発された

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posted at 22:29:05

デコンボリューションとは、このボケの過程を逆にして、より鮮明な画像を得ようとするアルゴリズムです。弊社では、多次元信号のデコンボリューションを解くために、DeconvOptim.jlという柔軟なデコンボリューションツールボックスを提供しています。

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posted at 22:28:47

“DeconvOptim.jl: Microscopy Image Deconvolution”
これは、光学系の点広がり関数（PSF）と物体のコンボリューション（畳み込み）として記述することができます。

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posted at 22:28:30

“CUDA.jl 3.0”
CUDA.jl 3.0の新機能の概要とデモをご紹介します。特に、GPUのコンカレントプログラミングをサポートします。

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posted at 22:28:14

このシンプルなインターフェイスを介して実行され、分析されます。3つの例では、このフレームワークを以下のように適用しています。
確率的経路（0次元、ジュリア関数
浅水モデル（2次元，Juliaパッケージ
大循環モデル（高解像度，豊富な機能，Fortran，MPI）．

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posted at 22:28:05

“ClimateModels.jl -- A Simple Interface To Climate Models”
ここでは、複雑さや完成度が異なる気候モデルへの統一的なインターフェースを提供しています。低次元のモデルから地球システム全体のモデルまで、このシンプルなインターフェースを使って

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posted at 22:27:58

効率性を犠牲にすることなく非常に明快なコードを生成することができ，同時に無限の拡張性も備えています．私たちは，Juliaが学術界と産業界の両方で熱力学モデリングの技術を変えることができる強力なツールであることを示したいと思います．

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posted at 22:27:34

“Clapeyron.jl: An Extensible Implementation of Equations of State”
物理的特性（密度、熱容量、エンタルピー、相分率など）を予測するための熱力学的状態方程式の実装は、従来、難解なプロセスでした。Juliaのすっきりとした構文と効率的なマルチ・ディスパッチ・システムにより，

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posted at 22:27:26

Juliaのコードが散りばめられたSpringer社の新しい非線形力学の教科書に基づいた，この分野を教えるための私たちの新しいアプローチを紹介します．私は、Juliaが物理学の教え方を根本的に変えることができることを示したいと思います。

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posted at 22:27:09

“Changing Physics education with Julia”
物理学の多くの分野では、コードが学習対象の一部として明示的に議論されることはありません。ここでは、非線形力学に焦点を当てます。この分野は、数学とコードの間の断絶に大きく苦しんでいる分野です。JuliaDynamicsと，

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posted at 22:27:02

Aspirar Medical Labs社は、ローリー・ダーラム地域に拠点を置く小規模な家族経営の医療検査会社です。Aspirarは、登録、検査、COVID-19結果の患者への通知を自動化するために、複数のJuliaソリューション（Amazon Web Services EC2インスタンス上で実行）を開発しました。

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posted at 22:26:45

“Case Study: Server Side Julia for COVID-19 Patient Workflows”
この講演では、ノースカロライナ州のローリー・ダーラム地域でCOVID-19患者のワークフローを自動化するために、Juliaベースのサーバーサイドツールを開発・展開して得られた教訓について説明します。

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posted at 22:26:39

シンプルで柔軟性のある実装を提供するとともに、同等のPython実装よりも最大で2桁も高速であることを示します。

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posted at 22:26:22

“Building on AlphaZero with Julia”
この講演では、AlphaZeroアルゴリズムの紹介と、ボードゲーム以外で使用する際の研究上の課題について説明します。このアルゴリズムを学生や研究者が広く利用できるようにするために、AlphaZero.jlを紹介します。このパッケージは、Juliaの強みを活かして、

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posted at 22:26:14

確率的フレームワーク。これらの手法を物理システムやMNISTのようなMLデータセットでテストします。最後に、ユニバーサルODEを用いて、動的システムから欠落した項を確率的、象徴的に復元する方法を示す。

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posted at 22:25:43

“Bayesian Neural Ordinary Differential Equations”
という質問に答えています。ベイズ学習フレームワークをNeural ODEと統合することで、Neural ODEの重みの不確実性をロバストに定量化することができるか？を、以下のカテゴリーの推論法について検討する。(a)NUTSサンプルと(b)SGLD, SGHMCのような

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posted at 22:25:34

必要とします。本講演では、Flux.jlスタックとZygoteおよび次世代ADツールが、どのようにして様々なドメインで微分可能なプログラミングを実現しているか、また、それに参加しているパッケージやプロジェクトのツアーについて説明します。
#JuliaCon2021
#JuliaCon #Julia言語
 juliacon.org/2021/

タグ： JuliaCon JuliaCon2021 Julia言語

posted at 22:24:44

“A Tour of the differentiable programming landscape with Flux.jl”
深層学習は着実に成長しており、微分可能なプログラミングによってML技術をモデリングに取り入れることへの関心が様々なグループから高まっています。ソフトウェア2.0は、その目標を実現するためのツールの大きなリソースプールを

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posted at 22:24:36

多くのシミュレーション手法のバックボーンとなっています。ここでは、密度汎関数理論のようなこの分野の標準的な問題を解決するために必要な数値ツールに焦点を当てますが、これは見ての通り、それ自体が困難なものです。
#JuliaCon2021
#JuliaCon #Julia言語
 juliacon.org/2021/

タグ： JuliaCon JuliaCon2021 Julia言語

posted at 22:24:15

“A mathematical look at electronic structure theory”
電子構造理論は、魅力的な学際的分野です。物理学、化学、材料科学、数学、ハイパフォーマンス・コンピューティング......これらすべてがこの分野に含まれています。電子の量子力学的な記述に根ざしたこの分野は、化学および物理科学における

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posted at 22:24:11

Julia con 2021 のトーク一覧が出ました
pretalx.com/juliacon2021/f...
そこで僕が気になってるトークを並べてみたいと思います。
DeepLで翻訳したのをつけておきます。
#JuliaCon2021
#JuliaCon #Julia言語

タグ： JuliaCon JuliaCon2021 Julia言語

posted at 22:23:53

非公開

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まるまる @EZX2FOFxVpvStIK

Julia本がマジで無駄なことなくまとまっています。毎回読む度に感動してしまう twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 21:42:15

非公開

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パッケージ化されていない*.jlファイルを大量に書く前に「パッケージ化がものすごく簡単でかつパッケージ化するとくそ便利」だと気付くことができれば、無駄な手間が省けます。 #Julia言語

私は気付くのが遅れまくりました。

タグ： Julia言語

posted at 20:19:49

generate Hoge で作ったディレクトリの中身をそのままGitHubにおけば、誰でも

pkg> add https ://github.com/username/Hoge

でそのパッケージを使えるようになります。

このように野良パッケージを誰でも容易に公開できる。

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posted at 20:19:48

#Julia言語では

julia> ]
pkg> generate Hoge
pkg> dev ./Hoge

だけで自作パッケージのひな型Hogeを作って使えるのですが、この情報が十分に普及していないせいで、パッケージではない *.jl ファイルを include で読み込んでしまっている人が結構いるような気がします。

パッケージ化がくそ便利！

タグ： Julia言語

posted at 20:16:26

@cloez_uya Jupyter で使うときにも、パッケージ化すると便利です。 include で .jl ファイルを読み込む行為はパッケージ外ではなくした方が便利です。

using Hoge ならファイルがどこに置いてあるかに無関係に使える。

Juliaでは

.jlファイルを書くこと＝パッケージ開発

だと思っておいてよい感じ。

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posted at 20:12:50

よしこー @ange080903

juliaって言語初めて聞いた

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posted at 20:08:07

@cloez_uya

@genkuroki やることがわかりました。ありがとうございます

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posted at 20:06:55

@cloez_uya using を使う方法には

julia -e 'using Hoge; Hoge.greet()'

を実行するという手も使えます。

これ、パッケージのインストールなどでは結構やります。 pic.twitter.com/alXiPVMfCq

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posted at 20:06:46

Layne Sadler @LayneSadler

Minimizing the loss of *any* function with automatic differentiation of any argument. #JuliaLang pic.twitter.com/kfg7ow4894

タグ： JuliaLang

posted at 20:05:46

@cloez_uya 【using hogeする.jlファイルを作ってjulia 〜.jlしたら良いってことでしょうか？】

その通りです。

別の手段として.jlファイルの中で函数の定義が書いてある.jlファイルをincludeする方法もありますが、usingで使えるパッケージの方が便利だと思います。

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posted at 20:01:31

@cloez_uya

@genkuroki サーバーでqsubを使いたいってモチベーションなんですけどjupyterで関数を指定する前提で作ってしまったんで(書き換えるのは面倒なのでそれは最後の手段)qsubスクリプトにどう書いたらいいのかって疑問です。pkg化してusing hogeする.jlファイルを作ってjulia 〜.jlしたら良いってことでしょうか？

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posted at 19:57:47

非公開

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108Hassium @1Hassium

ジャンケンする蟹 pic.twitter.com/bQJRv6ON7K

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posted at 19:06:18

mtmt @mtmtlife

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

王位戦七番勝負第２局
藤井聡太王位○－●豊島将之挑戦者

両者１勝１敗のタイに。

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posted at 19:00:19

備忘録。今日の会話から。院生さんに「先生は修士論文は手書きだったんですか？」と聞かれたので、「さすがにそんな昔の人間じゃないよ。ワープロ専用機だよ」と少し憤慨して答えたのだが、その場にいた大学院生全員が「ワープロ専用機」が何かを知らなかった。

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posted at 18:39:44

算数の教科書のマニュアル本が公開されると、その内容にあまりの非常識さに騒然となると私は思っています。おそらく、出版社の側もそうなる可能性が高いことを分かっていると思う。

これ、かなりうんざりするような話題なんです。

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posted at 18:17:06

様々な議論があるのかもしれませんが、教育現場に多大な影響を与えている本の内容を知る人たちがほんの一部しかいないという状況は早急に改善されるべきだと思います。

例えば、数年以上前の古い教科書マニュアル本がインターネット上で公開されるようになればよいと思います。

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posted at 18:13:51

私が閲覧したことがある算数の教科書のマニュアル本では、それを実際に誰が書いたのか分からないようになっていました。出版社が全責任を取るということなのでしょうか？

教科書の側も本当は誰が書いているのか不明なのですが、責任を取るべき執筆者たちの名前はしっかり掲載されている。

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posted at 18:10:40

あと、そのような教育に大きな影響を与えている本の執筆者達は名前がきちんと公表されるだけではなく、どの部分の記述に責任を持たざるを得ない立場なのか明確にするべきです。

全国の小学校の先生に影響を与える立場についた人には、その巨大な影響力に見合う責任をとってもらわないと困る。

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posted at 18:10:39

10年以上前には、教科書のマニュアル本(教師用指導書)のような一般人購入不可で一部の人達しか内容を知らないような本が、算数教育にこんなに悪影響を与えているなんてまったく予想できてなかった。

そのような本は、万人が自由に閲覧できて、ひどい部分を引用して批判できる状態にしないとまずい。 twitter.com/ookubotact/sta...

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posted at 18:01:28

ぬぁかじま @ms_stomato

手乗りシャコ(無理矢理)
うお…でっか… pic.twitter.com/HBDoDQGifP

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posted at 17:55:23

◯本 @yjmtsmt

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

JuliaでKuramoto model qiita.com/STInverSpinel/...

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posted at 17:13:16

非公開

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posted at xx:xx:xx

「指導書　板書」でツイート検索してみた。
マニュアル依存症の教師と実習生が多いことが判明。
もちろん算数だけでなく、他の教科も同じ。

＃超算数

タグ：超算数

posted at 16:32:49

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

首相官邸（新型コロナワクチン情報） @kantei_vaccine

タイポもいいけど、OSS(というかソフトウェア一般)へのコントリビュートの第一歩として個人的に一番良いんじゃないかと思うのは、ドキュメンテーションをじっくり読んで間違ってたりstaleしちゃってるところを直すっていうやり方だなぁ。機械的にタイポ見つけるよりも理解深まるし次に繋がりやすい。 twitter.com/mattn_jp/statu...

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posted at 16:31:48

ワクチン接種が原因で何らかの病気による死亡者が増えるという知見は得られていません。 twitter.com/MHLWitter/stat...

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posted at 15:05:02

むいみ @muimi

○出し渋ったために

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posted at 14:56:57

むいみ @muimi

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

というか、最初からガツンと金かけたら100で終わったのに、出し渋ったちめに250かかった、みたいな案件が多すぎる気がしている。

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posted at 14:52:51

反ワクチン本だのニセ医療本だの放射能デマ本だのは人々の命を奪うのですから、出版社の見識は問われて当然です。出版社も担当編集者もGoを出した編集長も共犯ですよ

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posted at 13:10:47

Exploratory Data Ale @alexkyllo

@evalparse If you haven't seen it before, this stack exchange answer is relevant here and provides a detailed explanation of the relationship between PCA and K-means clustering stats.stackexchange.com/a/187089

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posted at 10:03:01

土曜日午前：モデルナ2回目
土曜日夜：発熱
日曜日：熱下がらず
月曜日午前：熱下がらず
月曜日夜：熱を測るのを忘れた(忘れるほど回復)
火曜日朝：体調復活！

途中でしんどくなったときに市販の薬を飲みました。
普通の風邪と比較すると今回の副反応の方がずっと楽でした。

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posted at 07:55:22

昨日書くのを忘れていましたが、昨日(火曜)の朝の段階で体調は回復していました。今朝も快調。

副反応に関する情報を前もって集めておいて、準備をしておけば問題なし。集めた情報に素直に従って薬と水物と食べ易いものを買って帰ったのは大正解だった。

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posted at 07:48:24

残り26件のツイートを見る

Tarotan @BluesNoNo

(3/3) 話全体としては，安定的な仮説的無限母集団（いわゆる 1922年度版Fisherの考え方）を仮定した諸手法は大量生産・大量社会には適していたが，「多様化」した社会には適さないであろうことが強調されています．

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posted at 07:14:21

Tarotan @BluesNoNo

(2/3)その場合に、異常値がかなり必ずあって、それをのぞくということも非常に重要なプロセスです。」と述べられています．前後の話の流れからは，1番目の文よりも，2番目の文（「しかし」以降の文）に力点が置かれていると思われます．

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posted at 07:14:21

Tarotan @BluesNoNo

RT言及＞
(1/3) 約20年前での現代思想 2000.1 でのインタビュー竹内啓「確率・統計化した社会のゆくえ」P.95で，「私の経験でも、単に教科書の例題ではなくて、現実に存在した場における統計をやって、普通の最小二乗法でやった回帰分析で片づかなかった問題はない。しかし

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posted at 07:14:21

daikatsu yasuyuki @yasudaidai

@genkuroki アドバイス、ありがとうございます。省略します。😉

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posted at 06:31:08

峰　宗太郎 @minesoh

すごいことですよね👶インパクト大きい… twitter.com/YujiY0402/stat...

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posted at 06:14:16

他人が作ってくれたパッケージをありがたく使わせてもらおうと思って実際に使ってみようとしたら、引数の型がひどく制限されていて、他のパッケージと組み合わせて使えなくて残念ということが結構あります。

沢山ある引数の型の記述を手作業で削除する気にはまったくなれない。

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posted at 06:04:44

#Julia言語でMatrix型やVector型は行列やベクトルとして扱われる型の氷山の一角に過ぎません。(AbstractMatrix, AbstractVectorという抽象型がある。)

Juliaの型の世界の理解は結構大変なので、特別な場合を除いて、「自信がないので、引数の型は全部略しました」で全然問題ないと思います。

タグ： Julia言語

posted at 06:01:29

例えば、function f(A::Matrix{Float64}, x::Vector{Float64}) ～ end を、[1,2,3,4]の代わりに1:4を使って、f(A, 1:4) を実行しようとすると、1:4はJulia的には縦ベクトル扱いされるべき対象なのに、「メソッドがない」となる。

Matrix型でないが行列扱いされるべきものも沢山あります。

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posted at 05:55:24

引数の型を function f(A::Matrix{Float64}, x::Vector{Float64}) ～ end のように書くのは、「引数に型の過剰な制限」になっています。自信がない場合には引数の型を省略することがお勧めです。

添付画像は #Julia言語の開発版のドキュメント docs.julialang.org/en/v1.8-dev/ma... より twitter.com/yasudaidai/sta... pic.twitter.com/7GUwSrPida

タグ： Julia言語

posted at 05:55:23

Jupyter notebookが【入力 [6]】のように日本語化されて欲しくない人は

~/.julia/conda/3/Lib/site-packages/notebook/18n/ja_JP

～/Anaconda3/Lib/site-packages/notebook/18n/ja_JP

もしくは対応するより適切なディレクトリの名前を変えるという手が使えます。

twitter.com/yasudaidai/sta...

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posted at 05:16:28

carl hendy @carlhendy

@kevinbparry Bedtime: “Can I watch changing man again?” 😂

Thank you for the entertainment this evening.

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posted at 04:07:03

carl hendy @carlhendy