黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年09月

Juliaで作ったコードをC言語に変換できたりとかしないのかな

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posted at 23:49:11

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ソーステキスト中の0.1を倍精度浮動小数点数の内部表現に変換するのは一般にparse時なので、これに対処するのは難しい。INTLABやkvは文字列で"0.1"と書けば0.1を含む区間になるような設計にして自力でparseするようにしてるが、IntervalArithmetic.jlは文字列はダメだった。なんか無いのかな。

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posted at 23:32:17

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#Julia言語あと、浮動小数点数を扱っているときに便利なのが、\approx TAB で入力できる

x ≈ y # 近似的に等しい

docs.julialang.org/en/v1/base/mat...

タグ： Julia言語

posted at 23:26:29

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posted at 23:22:57

#Julia言語

比較を

if w == x == y == z
A
end

とか

if 0 ≤ x ≤ y ≤ z ≤ 1
A
else
B
end

のようにも書けます。

変数名に数学記号を使えたり、上のように書けることは、コードの可読性をかなり上昇させます。

タグ： Julia言語

posted at 23:21:50

#Julia言語では絵文字も含めてユニコード文字の入力法を公式ドキュメントで提案しており、Julia対応環境で使用できます。

そのおかげで、世界中のJuliaユーザーは同じユーザーインターフェースで Δx のような変数名を使用可能。

x <= y

と書かずに \le TAB で入力して

x ≤ y

をよく使う。

タグ： Julia言語

posted at 23:19:01

勢いでSanders氏のIntervalArithmetic.jlを入れてみた (このまま使う気は無い)。関数に食わせた型に応じて動作を切り替える方式は、「定数の型をどう扱うか」で悩む。piはうまいこと区間になってるようだが、0.1はやっぱりダメだなあ。というか、0.1を含む区間どうやって作るんだろ。 pic.twitter.com/6ApwF3AEUB

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posted at 23:15:16

#Julia言語 Julia対応環境では

docs.julialang.org/en/v1/manual/u...

の方法で色々入力できます。

t\_0 TAB → t₀

\Delta TAB t → Δt

\sigma TAB \^2 TAB → σ²

X\bar TAB → X̅

数学記号の変数は非常に便利。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:15:08

@misaki70533995 #Julia言語 θではなく0です。

Julia対応環境ではユニコード文字の多くを以下のようなスタイルで入力できます。

以下タブキーを押すことを「タブをポン」と表記します。

\theta タブをポン → θ

t\_0 タブをポン → t₀

詳しくは↓

docs.julialang.org/en/v1/manual/u...

タグ： Julia言語

posted at 23:10:36

Posit PBC @posit_pbc

RStudio v1.4 Preview Release, including a new visual markdown editor, is available now!
blog.rstudio.com/2020/09/30/rst... pic.twitter.com/LWNanmSwC5

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posted at 23:08:42

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#Julia言語における「遅延問題」の開発者達による分析はブログ記事になっています。

julialang.org/blog/2020/08/i...
Analyzing sources of compiler latency in Julia: method invalidations
26 August 2020
Tim Holy, Jeff Bezanson, and Jameson Nash

こういう話は非常に面白いです。

タグ： Julia言語

posted at 23:00:14

Kazu @Kazu_TMU

juliaは高等数学が得意で、C言語とかともリンクできるんだな....
確かにそれは教育ツールとして取り上げられてもおかしくないな......

うーーーん.....迷う.......
プログラミングって正味新しい言語みたいなもんだから、ゆっくり独学で学びたい感もあるんだけどなぁ......

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posted at 22:56:40

#Julia言語

　Aをできるようにしたら、Bの困難が生じた。

　困難Bの実用的な回避策を探してみよう。
　
とか

　実際には困難Bは大した問題ではないとも考えられる。

のようなスタイルの面白そうな話にどうしてしようとしないのか？

特定の「イデオロギー」を当然の前提にしちゃダメ。

タグ： Julia言語

posted at 22:53:56

#Julia言語あと他にも「クラスがないのでオブジェクト指向プログラミングできない」とか言い出すおバカさんも結構見る。

すでにJuliaのデザパタ本が出ています‼️

www.amazon.co.jp/dp/B07SHV9PVV twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/yJApPuoNtZ

タグ： Julia言語

posted at 22:53:55

こういう時がholy traitの出番なのかもしれない

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posted at 22:50:45

Kazu @Kazu_TMU

juliaって聞いた事ないんやけど

とりあえず受けてみるか...

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posted at 22:45:56

#Julia言語あとJuliaについて語っているように見えるのに、なぜか「静的型チェックがないとダメ」のようなことをいきなり言い出す人がたまにいる感じ。

単に「Aをできるようにすれば、Bができなくなる」だけの話なのに‼️

率直に言ってそういうのは低レベルなおバカさんだと思います。

タグ： Julia言語

posted at 22:45:26

@mkashi #Julia言語では、テンプレートにするための「呪文」を書かなくても、最初からすべての函数がテンプレートになっている感じです。

引数の型の組み合わせごとに異なるネイティブコードに即時コンパイルされて実行される(Juliaの多重ディスパッチ)。これがデフォルト。

タグ： Julia言語

posted at 22:41:43

あんまりinline乱用するのもどうかと思うが、@eval乱用して関数増やしまくるよりはいいか

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posted at 22:37:04

#Julia言語現在開発中の v1.6.0-DEV (nightly build)では、そういう「遅延問題」が大幅に緩和されているように見える。

新しい試みによって生じた未知の技術的困難にわくわくするような人であれば、Juliaを使わなくても、ウォッチする価値があると思う。

タグ： Julia言語

posted at 22:37:02

7931 @wed7931

#数学セミナー今月号の特集は実験数学。折り紙とかおもちゃのようなものを観察して数学につなげるのが実験数学なのかなと想像していたけど、それは実験数学のごく一部に過ぎないことがわかった。数を自由に計算したり、図で自由に遊んでみたり、プログラムを組んだり。Juliaという言語も楽しそう。

タグ：数学セミナー

posted at 22:34:57

#Julia言語函数とその引数の具体的な型の組み合わせごとに、そに実行時に即時コンパイルして実行する仕組みなので、そのコンパイルによって遅延が生じる。

新たにコンパイルされる函数の登場によって、コンパイル済みの函数の再コンパイルが大量に必要になると大きな遅延が発生するかもしれない。

タグ： Julia言語

posted at 22:34:09

C++がstd::functionよりautoの方が速いのと同じ理由か？

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posted at 22:34:05

@genkuroki コンパイラ言語ではありますが、C++のtemplate関数はまさに一つ関数を書くだけで引数の型毎に異なるネイティブコードにコンパイルされますね。その性質が気に入ったからかつてC++を選んだし、Juliaでも行けそう、と考えています。

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posted at 22:33:12

渡す関数の候補が決まってる時は@inlineつけとけば何とかなるか（？）

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posted at 22:32:54

Julia、関数を引数として渡して使うとインライン展開するかどうかでallocationの回数が変わってスピードも大きく変わる（？）
自動でインライン展開されるかどうかの条件もよく分からなくて、今書いてた関数をパッケージに入れたらインライン展開されなくなって遅くなった

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posted at 22:31:46

#Julia言語失われることもあります。潜在的に無限個の函数を常に書くというスタイルなので、静的にコンパイルして実行可能ファイルを作ることがJuliaでは非常に難しい問題になっています。

しかし、以下のリンク先のパッケージはあるので、さらなる発展が期待される。

github.com/JuliaLang/Pack...

タグ： Julia言語

posted at 22:30:31

ちゃんと頑張れば丸め誤差も離散化誤差の影響も含めて計算できて、t=6piのところで
x∈[0.15259825844832483,0.15259825878231884]
y∈[-0.014396972618365778,-0.014396972290130904]
になるようです (宣伝)。これをJuliaで書いてみたい。 pic.twitter.com/iBYq8oCWrE

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posted at 22:27:30

#Julia言語お遊びもしくは教育目的で書いたたった13行のオイラー法の函数が、引数として与える微分方程式の初期値問題の「型」ごとに異なるネイティブコードの函数にコンパイルされて即時実行されるわけです。

これって興奮しません？

私にはめちゃくちゃ楽しいことのように感じられるのですが。

タグ： Julia言語

posted at 22:25:01

#Julia言語においては、ユーザは函数を1つ書くごとに潜在的に無限個の函数を得る‼️

私によるたった13行のオイラー法の函数は、Float{16,32,64}、複素数、誤差入り数値、区間、自動微分のためのdual number、それらのベクトルや行列およびそのスタティック版や疎配列版、…のすべてに対応しています‼️

タグ： Julia言語

posted at 22:20:09

#Julia言語 Juliaは函数の実行時に引数の具体的な型の組み合わせごとに別のネイティブコードに即時コンパイルして実行する仕組みなので、Juliaの函数は実際には函数のテンプレートに過ぎず、引数の具体的な型が与えられないとコンパイル後のネイティブコードとしての函数は決まりません。

タグ： Julia言語

posted at 22:15:50

Measurement.jlではなく、簡単な区間演算を実装して計算して下さったようです(感謝)。区間演算ではWrapping Effectすごいだろうなあと想像していたが、そのためか問題が変わって初期区間幅が小さくなっている。離散化誤差と区間の端点に入る丸め誤差は多分無視。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:08:03

#Julia言語そういう形で、各分野の専門家がプライドを賭けて作った高性能のパッケージを組み合わせて作られたパッケージがJulia界から出て来る。

「実践的場面における実効的な計算速度」にはこういう事情も当然関係関係して来るわけです。

既出の

www.stochasticlifestyle.com/why-numba-and-...

も参照。

タグ： Julia言語

posted at 22:04:27

みょうが @mrkn

Julia の関数は C++ の関数テンプレートと同じものだと思いましょう

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posted at 22:01:46

#Julia言語自分の専門知識で書けるライブラリをJuliaのパッケージとして発表すれば、他分野の専門家に自分が書いたライブラリを使ってもらい易くなるわけです。

Juliaだけではなく、言語間の相互乗り入れによって、PythonやRでも使ってもらえるかもしれない。

タグ： Julia言語

posted at 22:00:17

#Julia言語このように、Juliaでは多重ディスパッチに基く素朴な発想によって、分野Aの専門家が書いたAにおける素晴らしいパッケージを、別の分野Bの専門家がBにおける問題を解決するためのパッケージで簡単に利用できるようになっています。

「クラスの継承」の類は無くても困らない。

タグ： Julia言語

posted at 21:56:04

@kankichi57301 @kankichi57301

Juliaへの挑戦状 twitter.com/yuroyoro/statu...

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posted at 21:52:20

#Julia言語ただし、f(x)の定義の中で使われている函数が、他人がパッケージで与えられた型に定義されていない場合には自分でその函数をその型に対して定義してやらなければいけない。

逆に言えばその程度の手間で他人が書いたパッケージで与えられた型を自分が書いた函数で利用できるようになる。

タグ： Julia言語

posted at 21:52:19

shin @Matz_Shin

え、これすごいかも twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 21:51:39

#Julia言語ユーザ側から見ると、

function f(x) ～ end

のように、引数xの型をFloat64とかVector{Float64}に制限せずに書くと、潜在的に無限個の函数 f(x) を得たように見えることになります。

引数xには他人が書いたパッケージで定義された型の値を与えることができる。

タグ： Julia言語

posted at 21:48:23

#Julia言語このスレッドで「函数のテンプレート」という言葉で表現したことは、Juliaの多重ディスパッチそのものです。

函数は引数を与えたときに、引数の具体的な型の組み合わせごとに異なるネイティブコードに即コンパイルされて、ただちに実行されます。

タグ： Julia言語

posted at 21:44:32

#Julia言語表示

typeof.((sol, x, y, t_axis)) = (Vector{SVector{2, E{Float64}}}, Vector{E{Float64}}, Vector{E{Float64}}, Vector{Float64})

から区間計算でオイラー法の函数を使った場合に、数値解solがFloat64の区間E{Float64}を成分とするSvectorの配列として計算されていることが分かる。 pic.twitter.com/IBDkpdwTbb

タグ： Julia言語

posted at 21:41:50

#Julia言語 Float64でオイラー法の函数を使った場合と、自前で定義したお遊びの区間計算でオイラー法の函数を使った場合の計算速度を比較すると、後者は前者の2～3倍程度遅くなるだけで済んでいます。

区間計算も適切なネイティブコードにコンパイルされているっぽい。続く

タグ： Julia言語

posted at 21:39:03

#Julia言語

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

を更新

自前で定義したお遊び的な区間計算を、上で紹介紹介したオイラー法の函数を一切変更せずに使う。

添付画像中の3行目の E(a, b) は区間 [a, b] を意味し、加減乗除が定義されています。私が書いた函数以外でも普通に利用可能なはずです。 pic.twitter.com/72TSDa9hEq

タグ： Julia言語

posted at 21:33:34

julia.hを使うのはユーザーではない、それはそう(´・ω・｀)

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posted at 21:26:16

C側からJuliaの構造体を見ようと思い出すと地獄が始まるお(´・ω・｀)

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posted at 21:17:12

JuliaからRustの関数を呼び出す qiita.com/termoshtt/item... #Qiita

Rustはこっち(´・ω・｀)

タグ： Qiita

posted at 21:15:46

なんかRustでやったな、と思ったらC++でもやってた(´・ω・｀)

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posted at 21:15:25

Juliaの配列をFFIで渡す qiita.com/termoshtt/item... #Qiita

タグ： Qiita

posted at 21:14:11

多分詰まるのはJuliaから呼ぶところじゃなくてCで共有ライブラリ作る所説(´・ω・｀)

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posted at 21:11:46

帷子ノ辻しろっこー @ultimatile

@ultimatile ありがとうございます！

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posted at 21:10:58

@dc1394 docs.julialang.org/en/v1/manual/c...

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posted at 21:10:21

JuliaからCのライブラリを呼び出したいのだが、どうすれば良いのだろう。

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posted at 21:09:23

「初期値が誤差を含む数値ならば数値解も誤差を含む数値で計算してくれる」なんてことが簡単にできたらすごい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:42:54

#Julia言語他人が書いたパッケージを自分が書いた函数で利用可能な場合が最も増えるのは、函数の引数の型宣言を一切書かない場合です。

Juliaではそのように書いても速度的な劣化は原理的に起こりません。

タグ： Julia言語

posted at 20:30:30

#Julia言語静的にコンパイルして作ったバイナリしか実行できない世界における狭い知見に基いて、Juliaについて語るのはかなり無謀な行為だと思います。

最近、Juliaがなぜか話題になっているのですが、そういう発言もたまに見かけるようになりました。

視野狭窄による過学習は怖いと思う。

タグ： Julia言語

posted at 20:27:48

#Julia言語他人が作ったパッケージ群を自分が書いた函数でも利用したいと思っている人は、函数を

function f(x::Vector{Float64}) ～ end

のように書いて、引数の型を決め付けてしまわないように注意する必要があります。

静的にコンパイルされた結果しか実行できない不便な世界とは違うのです！

タグ： Julia言語

posted at 20:23:56

#Julia言語私が書いたオイラー法の函数は、Float64のVectorを扱っている場合にはFloat64のVectorを扱うネイティブコードに自動的にコンパイルされ、誤差を含む数値のSVectorを扱っている場合にはそれを扱うネイティブコードにコンパイルされ、即時実行されます。

タグ： Julia言語

posted at 20:20:40

#Julia言語

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

添付画像

①13行のシンプルなEuler法の函数。大事なポイントは引数の型の記述を一切していないこと。初期値がFloat64で与えられていれば、数値解もFloat64で計算してくれる。

②初期値が誤差を含む数値ならば、数値解も誤差を含む数値で計算してくれる！ pic.twitter.com/hTIsKnLaZl

タグ： Julia言語

posted at 20:17:58

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

[今日の学び] プログラミング言語は、その時々で、最適なものを選ぶべきだと思っているのですが、今日、Shell script, Java, Python, Julia, Cを交互に書いていたら、混乱してバグりまくったので、やりすぎは禁物です。

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posted at 20:16:41

#Julia言語同じことは、自分で書いた素朴なオイラー法の函数でも可能です。対応しているつもりがないパッケージをそのまま使える！

Juliaでの函数は引数の型を無用に制限せずに書けば、そのまま函数のテンプレート扱い可能なので、特別に意識しなくても自然にそういう便利な状態になります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 20:07:53

#Julia言語微分方程式のパッケージDifferentialEquations.jlで誤差を含む数値に関するパッケージMeasurements.jlを利用するデモが次の動画の3:46

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

にあります。

微分方程式の数値解を求めるための函数が、特別に対応していない誤差付きの数値型にもそのまま使用可能。 pic.twitter.com/AFwcH3Cs3u

タグ： Julia言語

posted at 20:02:15

#Julia言語実際にそういうことが実現されていることについては

www.stochasticlifestyle.com/why-numba-and-...
Why Numba and Cython are not substitutes for Julia
August 6 2018
Christopher Rackauckas

を見て下さい。Juliaの微分方程式のパッケージ

github.com/SciML/Differen...

はPythonとRでも利用できます。

タグ： Julia言語

posted at 19:53:08

#Julia言語そういうことをやっている人がさらにGPUも利用したくなったら、GPUの利用の仕方の専門家が書いたライブラリを利用すればよい。そのライブラリが適切に抽象化されていれば、微分方程式の数値解法の専門家の側は、自分のコードを変更せずにGPUも利用できるかもしれない。(Julia！)

タグ： Julia言語

posted at 19:50:09

#Julia言語そのとき、微分方程式の数値解法のすべての函数が適切な意味でテンプレートであれば、そのコードを一切変更することなく、自動微分のライブラリを利用できるかもしれない！ (Juliaではそういうことがよく起こっている！)

タグ： Julia言語

posted at 19:47:50

#Julia言語例えば、微分方程式の数値解法の専門家が自動自分を利用したくなったときには、自動微分の専門家が書いた自動微分のライブラリを利用すればよい。

ここまでは当たり前の話。問題はそれがどれだけ簡単であるか。続く

タグ： Julia言語

posted at 19:47:49

#Julia言語のパッケージ内で定義されたabstract typeで使用可能な函数(のテンプレート)達は、自分が定義したそのabstract typeをsupertypeとして持つすべての型に適用できる。

そのとき、他人が書いたパッケージ内の函数は自分が定義した型に合わせたネイティブコードにコンパイルされて実行される。

タグ： Julia言語

posted at 19:40:51

Julia は言語自体の魅力はもちろん大きいんだけど、それと同じぐらい「サークルに参加してる感」がよいみたいなところある

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posted at 19:39:00

やっぱり「Julia と Rust を書けます」と言うことでミーハーな感じを出していくキャラにするべきかなぁ

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posted at 19:36:11

続き。実は #Julia言語で書かれたライブラリ(パッケージと呼ばれる)はまさにそういう函数のテンプレート群で構成されています。函数の「定義域」になる「型」(abstruct typeとstruct達)もパッケージの中で定義されている。

Juliaにおけるパッケージの利用は函数のテンプレート群の利用になる。

タグ： Julia言語

posted at 19:34:32

#Julia言語この点に関しては、静的にコンパイルして作ったライブラリを利用するのではなく、「ライブラリ」が函数のテンプレート群で構成されており、その「ライブラリ」を利用することが、函数のテンプレート群を自分の目的のために最適化された状態にコンパイルして使う方が有利です。続く

タグ： Julia言語

posted at 19:29:53

#Julia言語他分野の専門家が書いたライブラリを自分の目的のために__簡単に__利用し易くなるように設計されたプログラミング言語では、複数のライブラリを組み合わせて作られたコードによる計算は高速になり易い。

続く

タグ： Julia言語

posted at 19:27:06

Julia はただただドット表記が便利だなって感じになってきた(あと Python より断然速い)

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posted at 19:24:47

#Julia言語人間の頭の良さの限界を考慮すれば、

「分野Aの専門家が書いたAに関する現時点でベストの方法を採用したライブラリを、別の分野Bの専門家がBにおける問題を解くために__簡単に__利用できる」

となっていることが望ましいです。大事なポイントは__簡単に__利用できることです。

タグ： Julia言語

posted at 19:22:32

Python と Julia はまあまあ書けるようになった(エキスパートは程遠いが)から、ちょっと毛色の違う言語にも挑戦してみたいな

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posted at 19:20:15

ソースコードは以下のGitHubリポジトリに上げてあります。
github.com/dc1394/hydroge... twitter.com/dc1394/status/...

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posted at 19:18:35

#Julia言語実践的な状況における実効的な速度に大きな影響を与える別の因子に「人間があらゆる分野に精通することが困難なこと」もある。

自分が使ったライブラリ達が最新のベストに近いアルゴリズムを適切に実装したものであるかどうかは、各ライブラリの分野の専門知識がないと全然分からない。

タグ： Julia言語

posted at 19:14:44

#Julia言語だから、少なくとも「面倒な最適化をサボりがちな人間の本性」も考慮に入れた速度比較でないと、実践的には全く意味がない。

公開された単純計算のベンチマークテストは、誰かに「～と書き直せばもっと速いよ！」と言ってもらえれば面白くなる遊びの一種だと割り切った方が良いと思う。

タグ： Julia言語

posted at 19:07:18

#Julia言語実践的な状況における実効的な計算速度は、コンパイラによる単純計算の最適化能力の良し悪しだけでは全然決まりません。

例えば、「面倒な最適化をサボりがちな人間の本性」は速度的劣化の主要な原因の1つです。言語Aでは楽勝な最適化が言語Bでは非常に面倒になるかもしれない。

タグ： Julia言語

posted at 19:03:38

#Julia言語そして「C(もしくはC++やFortran)の方がJuliaより遅いはずがない」と考えて、単純計算によるマイクロベンチマークを実行して、C(もしくはC++やFortran)がJuliaより遅くないことを確認し、「Juliaが速いというのはデマであった」のように考えるような人は、__さらにあきれた人__だと思う。

タグ： Julia言語

posted at 18:59:54

部品（森七菜） @tjmlab

Python、Julia、R、C++あたりがわかれば生きていけるか？

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posted at 18:56:20

#Julia言語

「CやC++やFortranで書かれた広く使われているライブラリよりもJuliaによる実装の方が速い」という事実に出会ったときに、「Juliaのコンパイラの最適化はCやC++やFortranより優れているのか！」と即断するような人は__何もわかっていない__と思う。

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 18:55:33

トッ☆ティ @ktmgmktmgm

Julia (1オリジン、Column-major)と Python (0オリジン、Row-major)の間を行き来してたらまじで頭おかしくなりそう

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posted at 17:19:03

adhara_mathphys @adhara_mathphys

Julia凄い

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posted at 17:12:15

#超算数

何のための✖なのか？

5.50と5.5が等しいことはこの子も理解しているだろう。

＞長女には｢100点だよ。間違えてるのは先生だよ。｣と言いました

これは100%正しい対応。

「〇をもらえるように今度は気をつけようね」
は最悪の対応 twitter.com/china_1007/sta...

タグ：超算数

posted at 16:55:55

てぃむ @Ounier0202

Python も pytorch もいやや…
Julia に帰りたい…

なんで何度も何度も torch torch 言わなきゃいかんのだ…
めんどくさいんだよ

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posted at 16:00:45

仲村　和代　（朝日新聞） @coccodesho

このQiitaの記事のC++（Eigen使用）のコードを、Juliaに移植してみたら、かなり速くなった。具体的には、
C++（＋Eigen）: 166.81（秒）
Julia: 14.240（秒）
で、C++よりJuliaの方が12倍くらい速くなった。Julia優秀すぎる。今後もC++のコードをJuliaに移植していきたい。

qiita.com/dc1394/items/c...

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posted at 15:54:44

同じ面談で、息子のアレルギーについて「小学校では、給食の代替食はなくてメニューに似せたものを持参するよういわれるところも多いです」とも。保育園では、１人だけ全然違うものを食べていても「⚪君はアレルギーだから」と周りの子も納得するような指導をしてくれていたのだが、なぜ似せる必要が。

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posted at 14:51:08

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posted at xx:xx:xx

まさにこの通り。

600gあって全体の75%にあたる。全体は？

600÷0.75だと、問題文に出てきた数値で計算式を作って偶然あっただけかもしれない。

600÷3×4と式を立てたらその子は絶対に理解している。 twitter.com/1027stesc/stat...

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posted at 14:26:07

山本龍一 / Ryuichi Yama @r9y9

kwhr先生がJuliaにハマっているのいいなぁ。僕もJulia好きだし、好きあらばJulia書きたい、と言いながら泣く泣くpythonを書いている

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posted at 14:18:38

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posted at xx:xx:xx

足し算の順序に子供はいますか？

　この人は「増加は順序があるけど合併にはない」という指導書などの記述を無批判に鵜呑みにしている。子供の思考など考えちゃいない。

　主任は、主流派のトンデモ算数をさらに逸脱したトンデモだが、

主任もこの人も五十歩百歩

twitter.com/hN0cT19QLrJWZY... pic.twitter.com/nkzaVGOcNp

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posted at 12:13:37

@satoshi_edu　←この人も、「掛け算順序批判に物申す。批判している奴らは何もわかっていない。俺は教員だかわかってる」とばかりに登場したのに、ちょっと反論されると、関連ツイートを削除

twitter.com/golgo_sardine/...

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posted at 12:09:23

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

twitter.com/hN0cT19QLrJWZY...

「色々」とひとまとめにして、「そこに子供はいますか？」などと大上段に構えているが、中身はスカスカ。

掛け算順序などトンデモ算数の側こそ、子供の思考に寄り添っているかのように取り繕っているが、実は子供そっちのけでおかしなイデオロギーに寄り添っている。

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posted at 12:05:27

残り21件のツイートを見る

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

すみません。大間違いをしました。JuliaのFFTWの出せる最高速度は、2^19サイズのFFTで（自分のマシンで）1.3msでした。MATLABの約3倍でした。377μsは、Juliaの乱数の速度を測っていました。間違った情報を流してしまい、すみません。この場合、前のTweetを消した方が良いのだろうか？？ twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/bRgGinufqO

タグ：

posted at 12:02:26

すみません。大間違いをしました。JuliaのFFTWの出せる最高速度は、2^19サイズのFFTで（自分のマシンで）1.3msでした。MATLABの約3倍でした。377μsは、Juliaの乱数の速度を測っていました。恥ずかしい。ゴミを流してしまい、すみません。Juliaの乱数発生が高速だということは、分かりました。 twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/JTdo88KQYF

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posted at 11:59:30

Akinori Ito @akinori_ito

詳細 natrom.hatenablog.com/entry/20090810...

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posted at 11:05:27

あおじるPPPP @kale_aojiru

箸マナーマウントマンには関わってはいけないというサンプルがまたひとつ。 twitter.com/Hidetoshi_H_/s...

タグ：

posted at 11:02:28

Akinori Ito @akinori_ito

病気について（善意で）余計なことを言って本人を困らせる人はナイチンゲールの時代から全然変わっていない

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posted at 11:02:14

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

タグ付け忘れた。一部黒木さんのコードを参考にしています。次は厳密解との比較、MPI.jlを使ったレプリカ交換モンテカルロ法の実装。#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 09:33:38

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

Juliaで1次元イジング模型のモンテカルロ。
さりげなく、オブジェクト指向、ユニットテスト的な概念を軽く導入。
shinaoka.github.io/hpc_julia/docs...

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posted at 09:31:59

#Julia言語でMKLを使ってFFTを行いたければ以下のリンク先を見て下さい。私の環境ではin-place版が確かに速かったです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 08:58:27

#Julia言語コードの自動生成のFFTの場合について特に興味がある人であれば、大体30分あたりから上の動画を見ればよいと思います。

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

タグ： Julia言語

posted at 08:54:30

#Julia言語次の講演の内容は普遍的で、原理的には任意のプログラミング言語でも可能な話題。しかし、「原理的には」という但し書きが重要で、Juliaと非常に相性の良い話題。

www.youtube.com/watch?v=mSgXWp...
Adventures in Code Generation
JuliaCon 2019 | Keynote: Professor Steven G. Johnson

タグ： Julia言語

posted at 08:48:03

非公開

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語 MITでの宿題の模範解答

nbviewer.jupyter.org/github/steveng...

でも、コードの自動生成が本質的に使われています。

ただし、Julia v0.5時代のコードなので注意！

模範解答のコードをJulia v1でも動くようにしたものが

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

にあります。指数積分函数E₁(z)のpure Julia版。

タグ： Julia言語

posted at 08:44:26

#Julia言語話題にしているMITでの宿題の模範解答

nbviewer.jupyter.org/github/steveng...

の著者はSteven G. Johnsonさん。FFTWのco-creatorとしても有名。次の講演が非常に面白い。

www.youtube.com/watch?v=mSgXWp...
Adventures in Code Generation

あと

www.youtube.com/watch?v=1iBLaH...
Fast Fourier Transforms in Julia

タグ： Julia言語

posted at 08:40:29

#Julia言語もう一度目立つように訂正

「100倍から100倍も遅い」は0を1つ忘れている。

正しくは「100倍から1000倍も遅い」です。

オリジナルのMITでの宿題の模範解答のアルゴリズムでベンチマークを実行するのが筋なのに、あらゆる点でおかしなことをやりまっている。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 08:26:23

msys2 のアップデートのために pacman -Syu としても

error: msys: signature from "David Macek <david.macek.0@gmail.com>" is invalid

と言われてできない人は以下のリンク先を読むとよい。私はこれでアップデートできた。

github.com/msys2/MSYS2-pa...

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posted at 08:23:36

@fperez@fosstodon.or @fperez_org