黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年07月22日

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

おかわり氏、シンプルに考えればいいのに、おかしな教義を信じ込んで訳の分からない状態になっている。

そういう意味では、メタメタさんと同様である。

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posted at 23:56:28

@sekibunnteisuu ああそうか、ありがちなパターンですね。三五夜とかみなぬかって聞いたことないんでしょうね。

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posted at 23:53:43

@takasan_san_san たとえば

m, n = 3, 5
[(i, j) for i in 1:m for j in 1:n if i ≠ j]

して

f(i, j) = 100i + j
sum(f(i,j) for i in 1:m for j in 1:n if i ≠ j)

とすると↓

#Julia言語 pic.twitter.com/zCCcK5ydWT

タグ： Julia言語

posted at 23:51:53

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

@temmusu_n twitter.com/hocya3nebk/sta...

どうもこう言うことらしいです。

2、2+2、2+2+2　が、九九の2×1、2×2、2×3と対応している、と思っているようです。

そう対応させるのは勝手だけど、他人がそれを共有しているはず、というのは大間違い。

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posted at 23:49:36

@sekibunnteisuu 累加より掛け算の方が便利なのに、掛け算を捨てるのかって聞いていると思うよ。でも、それと順序がどう関係するのかはわかりません…

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posted at 23:46:59

twitter.com/hocya3nebk/sta...

俺、なんて答えればいいの？

訳が分からないんだけど。

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posted at 23:42:03

ここまでピント外れだと、掛け算の順序指導の洗脳と言うよりも、この人自身の問題かもしれない。
twitter.com/hocya3nebk/sta...

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posted at 23:41:11

Devtalk @dev_talk

Julia Computing raises $24M Series A forum.devtalk.com/t/14240 #JuliaLang #devtalk

タグ： devtalk JuliaLang

posted at 23:40:15

根本的におかしな世界観を持っている人に説明して納得してもらうのは難しい。

　そういう疑問自体がおかしいと言っても、分からないのだろうな・・・

　掛け算の順序指導とは、なんと恐ろしい洗脳なのか・・・ twitter.com/hocya3nebk/sta...

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posted at 23:38:56

非公開

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posted at xx:xx:xx

Viral B. Shah @Viral_B_Shah

Enjoying the polls in Michael Herbst's #juliacon2021 workshop on electronic structure theory in #julialang. The audience is very diverse - coming from many different areas and ranges from high school students to professionals.

Live now at:
www.youtube.com/watch?v=HvpPMW... pic.twitter.com/BWn5ru50ZN

タグ： juliacon2021 julialang

posted at 23:17:30

SYM @hyappy717

openprocessing.org/sketch/1237048
#p5js pic.twitter.com/kWJsKYFHbJ

タグ： p5js

posted at 23:15:57

earlgrey @konekodensetsu

「私がここで伝えようとしているメッセージは、非常に多くの物事が変化するものであること、そしてあなたのURIは変化しないようにできるし、そうすべきだということです。」@TERRAZI さんに教えてもらったリンクより -- クールなURIは変わらない
www.kanzaki.com/docs/Style/URI...

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posted at 22:48:39

JuliaCon 2023 @JuliaConOrg

Starting in 45 minutes approx. twitter.com/JuliaConOrg/st...

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posted at 22:15:03

あおじるPPPP @kale_aojiru

数学とか理科とか、「できなかったこと」をアドバンテージみたいに語る奴何なの

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posted at 21:58:25

Yossy @Yossy_K

怒らない白井（仮想軒と須雷堕は除く） @tatsuvar

「（採点者が）どう感じるか」なんてぇのを採点基準にするほうがどうかしてるんだよな。 twitter.com/hocya3nebk/sta...

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posted at 21:42:22

お、オームの法則を「みはじ」方式で！？ twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 21:38:15

考えられるなら、みはじ、いらんだろうが。 pic.twitter.com/mWG6fXw6El

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posted at 21:26:18

pic.twitter.com/jgZVp5w9wB

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posted at 21:25:49

pic.twitter.com/FzU4KWWvEs

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posted at 21:25:27

Hiroshi Nishiura @nishiurah

みんなで止めようwww3.nhk.or.jp/news/html/2021...

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posted at 20:59:16

JuliaCon 2023 @JuliaConOrg

Today is Day 3 of the #JuliaCon tutorials series
(To register: juliacon.org/2021/tickets/)

1. A mathematical look at electronic structure theory pretalx.com/juliacon2021/t...

2. #Gamedevelopment in Julia with GameZero.jl pretalx.com/juliacon2021/t...

Thursday 22nd July @ 2pm - 5pm UTC

タグ： Gamedevelopment JuliaCon

posted at 20:49:14

Yogi Bairagi Ⓥ @YogiBairagi_

Haha, nice one, but sometimes, you can't be stubborn and force to improve the same language, sometimes you have to break and rebuild from scratch, thus..
#julialang 🔴🟢🟣. twitter.com/computerfact/s...

タグ： julialang

posted at 20:45:22

Clara Kreft @808Towns

日本のワクチンカーブ、何かに似ていると思っていたら… pic.twitter.com/duhp4iGydL

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posted at 20:24:48

#Julia言語事前の静的型チェックはJuliaでは行われません。

その代わりに、@ code_wartype やその仲間達や最近ではJET.jlやそれ由来のツールを使って型安定性の確認をしておくと、バグや無駄なパフォーマンスの劣化を防ぎ易くなり、他のパッケージと組み合わせて使える可能性が増します。

タグ： Julia言語

posted at 20:22:37

#Julia言語 Juliaでは、函数の引数やstructのフィールドとして受け入れ可能な型を可能な限り広くしておくと、他人が書いたパッケージと組み合わせて使い易くなります。

この点はJuliaのエコシステムでかなり大規模に非常にうまく行っています。

タグ： Julia言語

posted at 20:22:36

#Julia言語型の定義でのフィールドの型はパフォーマンス的に要注意。

struct Foo
a
b
end

だと型不安定になって遅くなる。制限されすぎた型の問題が気になるなら、

struct Foo{Ta, Tb}
a::Ta
b::Tb
end

のように書いて、Juliaさんに型パラメータTa,Tbを決めてもらうと楽。

タグ： Julia言語

posted at 20:16:36

#Julia言語以下のリンク先で紹介したコードでは、Kuramoto modelの微分方程式を記述する函数 kuramoto! の定義で引数の型を何も書いていません。このように書いてもC, C++, Fortran並の速さで計算してくれる上に、Float64以外の型での数値計算でも使用可能なgenericな函数が得られます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 19:49:02

#Julia言語

添付画像に引用した

github.com/JuliaLang/juli...

の説明が、公式ドキュメントに追加された経緯
↓
discourse.julialang.org/t/why-specify-...

discourse.julialang.org/t/performance-... でも引用されている。

引数の型や戻り値の型を書くことが有害になる場合もあるので、その辺に自信がない人は何も書かない方が得です。 pic.twitter.com/0XTS3jGVi9

タグ： Julia言語

posted at 19:42:36

Hiroo Yamagata @hiyori13

自主隔離中で一人暮らしなので、マイバスケットの30％オフのゴーヤと豚肉で豆腐ぬきのゴーヤチャンプル作ったが、我ながら死ぬほどうまい。ダシや醤油のかわりにナンプラー使ったのが勝因だなー。

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posted at 19:31:14

#Julia言語「静的型付け」的な発想から抜け出せずに、Juliaでも引数と戻り値の型を無用に書いてしまって、Juliaの強みを活かせなくなるコードを書いてしまうことは、Juliaのdiscourseなどでもよく見られる共通の誤りです。

Juliaを学ぶ価値の1つは新しい考え方を学ぶこと。

タグ： Julia言語

posted at 19:31:06

#Julia言語「型宣言をすると更に速くなる」は正しくないです。

function f(x)
～
end

と

function f(x::Float64)
～
end

のf(1.0)は～部分が同じならば完全に同じネイティブコードにコンパイルされて実行されます。続く

開発版公式ドキュメント
↓
github.com/JuliaLang/juli... twitter.com/beigetz/status... pic.twitter.com/DE6fxt2bFJ

タグ： Julia言語

posted at 19:31:06

tune3orz @tune3orz

@genkuroki 教えていただきありがとうございます。

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posted at 19:03:36

発酵SE @jf3mod

@sekibunnteisuu どう違うのか、とググったら、驚いた。
なんか、どうでもいいことをさも大事に教えてるようにしか聞こえんのだが。

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posted at 19:03:19

げろ疲れた。

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posted at 18:50:55

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

#超算数

そこは重要じゃない。 twitter.com/NPE78178103/st... pic.twitter.com/7iR4vgSTKJ

タグ：超算数

posted at 18:21:58

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

sum(bra for (n,m) in Array)みたいなのできん？

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posted at 18:18:37

Qiitaトレンド新着bot @qiita_trend_bot

juliaで\sum_{n \neq m}をスマートに書くのどうしたらええかな？ sum(bra for n=1:N, m=1:M)的なノリで書きたい

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posted at 18:15:34

Julia言語の実行環境をお手軽に構築する qiita.com/yoichi_t/items...

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posted at 17:33:04

K.B.砂糖 @KB_satou

Julia であそぶ古典群の表現論と組合せ論

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posted at 17:17:32

Nyoho @NeXTSTEP2OSX

Noguchiさんのモデルも同様に95%の上に外れているように見える。 twitter.com/Derive_ip/stat...

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posted at 17:05:06

Nyoho @NeXTSTEP2OSX

今日2021-07-22の東京都が1979人だったのはかなり多いですね。95%区間を上に外しています。来週は2500いってもおかしくないぐらい pic.twitter.com/JtvcAajhxh

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posted at 17:02:51

事前に色々わかっているのにその情報をモデルに組み込まずに、いかにも「誤差」が大きくなりそうな不完全なモデルを前提としている単純すぎる統計分析の結果を示している場合は結構あるように思われる。

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posted at 15:04:41

最初から混合分布モデルを使った方が良さそうな事例
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:01:43

得られたサンプルの数値の情報しか使ってはいけない、というような縛りに心がとらわれることは非常に危ない。

なぜならば、平均の信頼区間のような単純な統計分析であっても結果はモデルに強く依存しており、適切なモデルが何である可能性が高いかはサンプルの数値だけを見ても決してわからない。

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posted at 14:58:36

類似の大量の事例から、考慮すべき例外が含まれていないと想定することが十分に合理的な場合には、すぐ上に述べたようなことを心配する必要はない。

そうでない場合には、サイズ20のサンプルを用いた統計分析では、5%程度含まれている重要な例外の存在を見逃している可能性に注意し続ける必要がある。

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posted at 14:55:26

5%の例外がサイズ20の無作為抽出で得られたサンプルに1つも含まれない確率は0.95²⁰≈36%程度もある。

5%の例外が母集団に含まれているケースでのサイズ20のサンプルによる統計分析は失敗に終わる可能性が相当に高い。

このように言えば上で示した数値例は当たり前の話に聞こえるだろう。

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posted at 14:51:58

しかし、最初から少数の例外が母集団に含まれていることが分かっているとは限らないので、現実には難しい場合がある。

運良く事前に少数の例外が含まれていることがわかっている場合なら、モデルに最初から少数の組み込んでおいた方が得である。

そうでない場合はサイズ20の小サンプルだと苦しい。

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posted at 14:47:49

添付画像の青実線の分布(95%の標準正規分布と5%の外れ値の混合分布)のサイズ20のサンプルでは、t分布を使って計算した95%信頼区間達での青実戦の分布の平均値が含むものの割合は80%を切る。

この場合には可能ならば、メインの山と外れ値の小さな山を分離して扱えるモデルを使った方がよい。 pic.twitter.com/ivgFYRKGI9

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posted at 14:47:48

地道な計算、地道な観察、地道な試行錯誤こそ至上。

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posted at 14:37:43

正規分布モデル経由でt分布を使う平均の信頼区間の使用が失敗に終わる場合を作る試みを繰り返し行なっていれば、どのようにどの程度サンプルを生成している分布が正規分布から離れていればダメになるかが経験的に分かって来る。

そのような理解はn→∞での漸近論を知っているだけでは得られない。

タグ：

posted at 14:35:55

数学的にややこしいことの理解には、地道な計算と観察の繰り返しによる試行錯誤が必須。

統計学の場合には手計算だけでは大変な場合が大部分なのでコンピュータの利用がほぼ必須に近いと思う。

コンピュータを使えてかつ「うまく行かない場合の例を作ることが重要」だと知っていれば色々できる。

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posted at 14:33:00

確率分布の違いを測る方法は色々ある。

Kullback-Leibler情報量を使う比較を理解するためにはSanovの定理を知っている必要がある。これの直観的理解はある程度の修練を要する。

1次元でのp=1のWasserstein距離はcdf(累積分布函数)達のL¹距離に等しい。こちらはプロットすれば一目瞭然。

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posted at 14:26:27

github.com/genkuroki/publ...
にそこでサンプル生成に使った分布と正規分布を比較するためのプロットを追加した。

①一様分布とその正規分布近似の比較

②指数分布とその正規分布近似の比較

③使用した混合正規分布(2つ山)と標準正規分布の比較

④使用した混合正規分布(2つ山)と正規分布近似の比較 pic.twitter.com/6TO6p5Ewsw

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posted at 14:20:39

#超算数例えば中学校の数学の先生できはじ図を生徒に教えた人は保護者達からかなりの恨みを買っていることを認識しておいた方がよいと思う。 twitter.com/greatdemon1701...

タグ：超算数

posted at 14:07:03

大学側の回答【[一部の授業で参加必須の五輪ボランティアに]最終的に参加するかどうかは学生各自の判断だが、不参加でも単位と認めるかどうかは、担当教員に委ねられている】

大学側は担当教員に五輪ボランティア参加必須の条件を強制的に緩めさせないと無責任。

www.tokyo-np.co.jp/article/118379 twitter.com/apj/status/141... pic.twitter.com/fGyhq1DGLN

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posted at 13:58:00

And when we reverse the heating/cooling (i.e., an El-Nino proxy mode), we get a huge amount of activity over the Eastern Pacific. Coincidentally (or maybe not) El-Nino also coincides with increased hurricane activity in the Eastern Pacific. 7/8 pic.twitter.com/hafvZwSwVW

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posted at 13:13:44

Anyway, on to something other people might find interesting (esp. hurricane people @aramirezreyes @JakeCarstens). With an La-Nina mode forcing (heating over the Indo-Pacific, cooling over the East Pac. and heating over the Atlantic), we get instability in the Atlantic Basin. 5/8 pic.twitter.com/rzZGHvC77O

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posted at 13:13:36

Note: The perturbation forcing δη/δτ (height) is 1% of the actual height η in order to keep things roughly linear. We see that the propagation of the Rossby Waves is indeed about 1/3 that the Kelvin Waves (note where the red and blue first collide in below). 3/8 pic.twitter.com/e5zLnsxhkK

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posted at 13:13:29

Using #JuliaLang Oceananigans.jl (@ClimateMachine), I did some basic runs using forcing from that of Gill-Matsuno (i.e. damping + heat). However, due to the fact that Oceananigans.jl solves *non-linear* equations, I got some interesting results wrt. hurricane genesis.1/8 pic.twitter.com/2CPqdR2T0i

タグ： JuliaLang

posted at 13:13:21

#Julia言語自作ローカルパッケージは

julia> ]
pkg> generate MyPkg
pkg> dev ./MyPkg
pkg> BSキーをおす
julia> using Revise
julia> using MyPkg
./MyPkg/src/MyPkg.jlを編集
自動反映

で作って使えます。凝ったことにはPkgTemplates.jlを使うが、後でどうにでもできる。

タグ： Julia言語

posted at 12:58:28

#Julia言語あと、Juliaでは自作パッケージを極めて簡単に作れるので、include("foo.jl"); f() ではなく、using MyPkg; MyPkg.f()とできるようにしてしまうことを考えた方が得。

includeはパッケージのjlファイルの分割のみに使うことにし、Jupyter notebookなどではincludeせずにusingした方が得。

タグ： Julia言語

posted at 12:58:28

@iitenki_moruten using SpecialFunctions とすると、xが整数でない数のときに使われるメソッドfactorial(x::Number) = gamma(x + 1)がBase.factorialに追加されます。

そして個々のそういうことよりも大事なのは、methods(factorial)や@ which factorual(0.5)などを使えば自力で色々調べられることだと思います。続く

タグ：

posted at 12:47:27

でえもん @GreatDemon1701

@juri_don むしろ「はじき」の餌食になっていない真っ当な理解をされている方だと思いますよ。

教える側の人間でも餌食になっている人がよく観察されています。

twitter.com/juri_don/statu...

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posted at 12:07:50

闇のapj @apj

赤松健 ⋈（参議院議員・全国比例） @KenAkamatsu

ワクチン未接種の学生にボランティア必須で単位認定、ってアカハラ案件だろもはや　＞　ワクチンめぐる「裏切り」の渦　単位引き換えの学生五輪ボラに「未接種でも参加を」　国の突然「配れない」に知事激怒：東京新聞 TOKYO Web www.tokyo-np.co.jp/article/118379

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posted at 12:06:16

非公開

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posted at xx:xx:xx

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posted at xx:xx:xx

“中国製日系ゲーム”が世界を席巻中　日本人声優起用で大成功(NEWSポストセブン)
news.yahoo.co.jp/articles/212bc...
★”「中国製日系ゲーム」の最大の特徴は、どの国でも日本人声優が起用されている点だ。海外のユーザーは日本語の会話を意味が分からないながらも耳で聞き、表示された字幕を見て会話を理解する”

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posted at 11:39:32

でえもん @GreatDemon1701

全盛期があったと思うということは今は下火になっているということでしょうが、世の中そんなことは全然無く、拡大再生産されているように見えます。自分の脳内での全盛期というならそうかもしれませんが。
#超算数 twitter.com/juri_don/statu...

タグ：超算数

posted at 08:07:00

もるてん @iitenki_moruten

#julialang
using SpecialFunctions
することでこのように，factorial()にmethodが追加される．なるほど．
これで，非整数の階乗がガンマ関数として認識されて呼び出されるというカラクリかなあ． pic.twitter.com/7V21v3mrZw

タグ： julialang

posted at 08:05:07

もるてん @iitenki_moruten

@genkuroki いつもありがとうございます．

using SpecialFunctions とすることで，factorial()の機能が拡張されるという認識ですかね．

ソースコードやドキュメントを参照する方法を最近教えていただいたので，そちらを使いながら調べてみます．

ありがとうございました！

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posted at 07:40:06

www.imojp.org/index.html

数学オリンピック財団の後援に、掛け算順序指導の元凶、日本数学教育学会が名を連ねていることが発覚。

問われる、数学オリンピックの理念！ twitter.com/muki_2_araigum...

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posted at 07:34:08

#Julia言語 a[i]=vの方がpush!(a, v)より速いので、可能ならばpush!の使用を避けたくなる。

a = Float64[]
for i in 1:n
push!(a, f(i))
end

よりも

a = Vector{Float64}(undef, n)
for i in 1:n
a[i] = f(i)
end

や

a = f.(1:n)

を使いたい。後者の2つは最適化も容易。

タグ： Julia言語

posted at 07:23:59

例えば、

function f(x::Vector{Float64})::Float64
～
end

のような引数の型と返り値の型の書き方はやめた方がよいです。

「こういう書き方をできることが優れている」という考え方はJuliaでは通用しない。Juliaを学ぶ価値の1つは「静的型付け」+「事前コンパイル」に適した考え方の相対化。

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posted at 04:03:23

GPU programming in Julia | Workshop | JuliaCon 2021

youtu.be/Hz9IMJuW5hU

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posted at 03:46:33

非公開

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語 Juliaのdiscourseで損になるスタイルで函数の引数の型や返り値の型を書きたがる人達が繰り返し暴れていることが原因で、開発版のJuliaの公式ドキュメントに「疑わしいなら引数の型を書くのをやめよう」という説明が追加！Rubyファンには響く所があると思います。
docs.julialang.org/en/v1.8-dev/ma... pic.twitter.com/4bQCHQo9mZ

タグ： Julia言語

posted at 03:39:48

河合祐介 @tkawai18_tkawai

@mounting_mtfuji むしろ大人になってもムーの話をしてくるやつの方が面白そうw

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posted at 03:32:20

#Julia言語 2次元イジング模型の動画を作る程度なら、函数の引数の型を一切書かない効率的なスタイルで、超高級電卓気分でささっと10行程度のコードを書いて実行できます。

そういうお手軽プログラミングでC, C++, Fortran並の速さで計算してくれるので、笑いが止まりません。

タグ： Julia言語

posted at 03:31:23

#Julia言語これは2次元イジング模型の動画作成のコードです。

盤面全体の更新を行うising2d!函数の定義に型名は一切書かれていませんが、このコード実はかなり爆速です。

全体では一ヶ所だけランダムな初期条件を与える所でInt8と書いているだけ。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/Hnnjdw44j2

タグ： Julia言語

posted at 03:28:35

#Julia言語 Kuramoto model程度の複雑さを持つ微分方程式の数値解の動画作成は、Juliaであれば、超高級電卓を使う気分で10行のコードを打ち込んで実行可能だということです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 03:13:54

#Julia言語訂正

❌Life of Game
⭕️Game of Life

😅

JuliaとRubyの共通点は最後にendが必要なこと。

endも入れて10行で済んでいたりするので結構頑張った。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 03:11:03

#Julia言語例：同期現象に関するKuramoto modelのコード

モデルの常微分方程式を記述している kuramoto!(dθ, θ, param, t) の定義で函数の引数の型を何も書いていないことに注目！

このような書き方でC, C++, Fortran並の速さでJuliaは計算してくれます。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/3ysVy86ayl

タグ： Julia言語

posted at 03:05:05

#Julia言語

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

10行のコードでこのような動画を作れる。

2次元Ising模型 pic.twitter.com/qVpgdbmkVh

タグ： Julia言語

posted at 02:59:42

#Julia言語

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

10行のコードでこのような動画を作れる。

ConwayのLife of Game pic.twitter.com/zdiVkhojBP

タグ： Julia言語

posted at 02:59:36

#Julia言語

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

10行のコードでこのような動画を作れる。

Mandelbrot集合 pic.twitter.com/eKxbXGMopS

タグ： Julia言語

posted at 02:59:29

#Julia言語

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

10行のコードでこのような動画を作れる。

Julia集合 pic.twitter.com/BYLoR0kYe7

タグ： Julia言語

posted at 02:59:15

#Julia言語

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

10行のコードでこのような動画を作れる。

同期現象に関するKuramoto model pic.twitter.com/DrwW7pKtuN

タグ： Julia言語

posted at 02:59:06

個人的にJuliaはRubyの影響も強く受けていると思うし、今もある意味でそうだと思う。そして得意分野が違う。

数値計算→動画作成の流れならば #Julia言語が異様に便利です。

私は以前はJuliaからmatplotlibを使って数学動画を作っていましたが、現在はJuliaのPlots.jlを使って作っています。 twitter.com/beigetz/status...

タグ： Julia言語

posted at 02:50:13

#Julia言語あと知っておくと便利なのは、structの定義を小さめのmoduleの中で行い、structの定義の変更はmoduleごとの上書きで行ってしまうこと。

structの仕様を確定させるまでの試行錯誤でよくやる。

Pluto.jlでは自動的にこれを行ってくれます。

タグ： Julia言語

posted at 02:36:10