黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年04月/Page 29

自作プロジェクトはPythonよりもJuliaの方が楽。。。

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posted at 00:59:44

Fmt.jlに有理数を（指定された桁まで）正確に表現する機能を入れてみた。 pic.twitter.com/XD3XAGYMGs

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posted at 01:09:11

Printf.jlだと浮動小数点数に丸めちゃうので途中からゼロになってしまう。

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posted at 01:09:59

非公開

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いのうえ @inoue0426

今って "Julia" って打つとプログラム言語の方が出るんですね, すごい. pic.twitter.com/cRHTE8n8ph

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posted at 01:30:15

Charles @CharlesTroupin

@AMTraderX thanks!
I understand slightly more, but still confuse, would be cool if the doc was a bit more explicit.

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posted at 02:23:51

yasunoxx▼Julia/h+JP @noisequeen

そうす。私もJuliaを冠して長いけど、言語のJuliaはベンキョー中。＞RT

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posted at 02:30:47

AM_Trader @AMTraderX

@CharlesTroupin Look into ASTs. One way to use Symbol is to put in placeholder names in an AST, and substitute them based on some criteria, e.g., type, for runtime efficiency at a small compile-cost.

BTW, the Julia team is hiring an FTE just for technical documentation.

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posted at 02:37:10

2021年度一回戦第二局 | 将棋日本シリーズ | JTウェブサイト
東北大会
大会日時：2021年6月19日（土）15:10開演予定（13:10開場予定）
会場：夢メッセみやぎ展示ホールB・C
久保利明九段 vs. 木村一基九段

リアルで会場観戦するには事前申し込み(締め切り6/2)が必要。 www.jti.co.jp/culture/shogi/...

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posted at 03:14:10

Tamás Görbe @TamasGorbe

The set of Gaussian primes consists of the real and imaginary numbers p, –p, ip, –ip for all primes p=4n+3 and all complex numbers a+bi for which a²+b² is prime.

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posted at 03:25:26

#Julia言語

pkg> add github.com/bicycle1885/Fm...

piはすでに定義されているので、pi = float(π) 抜きで f"π = {$pi:.100f}" とかできて欲しいかも。

@ sprintf "%.100f" π だと後の方の桁が0で埋まる。

教育向けにJuliaを使いたい人は「円周率を100桁求めてみましょう」と気軽にやりたい。 twitter.com/bicycle1885/st...

タグ： Julia言語

posted at 03:35:05

Juliaまったく分からん

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posted at 03:53:31

deconbatch @deconbatch

Sitting On Top Of The World.
Using no noise() and no random()! 🌳
www.deconbatch.com/2019/10/sittin...
sotow-210429035501
#processing #generative #creativecoding #OpenSource pic.twitter.com/QUDzseaLwH

タグ： creativecoding generative OpenSource processing

posted at 03:55:50

これやるつもりなんですが、まだBigFloat型をサポートしてないのでできません。twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 04:08:49

BigFloat型さえサポートすれば一瞬のはず

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posted at 04:11:22

Togetter（トゥギャッター） @togetter_jp

「進化と絶滅、生き残っている生物群」かと思った。 twitter.com/deconbatch/sta...

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posted at 04:13:18

教授が設定ミスったせいで授業のコメントが2文字までしか書けない「すこ」「やば」
togetter.com/li/1705673.

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posted at 04:15:06

Matt Henderson @matthen2

the small angle approximation solves the dynamics of the pendulum by approximating sin(x) = x. How good an approximation is this? This shows the true dynamics (blue) and the approximation (white) for various initial angles pic.twitter.com/RND7BEN8op

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posted at 04:16:37

Matt Henderson @matthen2

here is the picture in phase space pic.twitter.com/G3ktdW0vFY

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posted at 04:31:34

諸遊戯 @shoyugi

内申廃止に賛成👀🖖
ある子は学ランにつけるカラーというパーツが割れ、その日はなしに登校したところ登校時、体育教師件生徒指導に見られ、ずっと5だった体育の内申がそれ以降3に。
何度、説明を求めても6割実技、2割テスト、2割出席、それ以上の回答はなく、欠曲志望校にはいけませんでした。 twitter.com/yurinan90/stat...

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posted at 04:43:58

くまモンエンジニア @miyakey7

分析はRかPythonかjuliaで書けば良いね

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posted at 04:44:54

Massimo @Rainmaker1973

This experiment was performed in 2012 by Don Pettit on the International Space Station. Although it looks like a planetary system, the physics here is a little different, because it's the effect of static electric forces, rather than gravitational pull buff.ly/1sC7QSJ pic.twitter.com/S6cUqUuW9F

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posted at 05:10:40

非公開

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posted at xx:xx:xx

twitter.com/hirokikawakami...

【5−6を(5まいなす6)と読む先生は間違っているんだよ。当たり前だけどねー。】とまで言っているのに、

【引き算の記号をマイナスと読んでいる人を「間違っている」と言ったつもりではない。】

とはこれ如何に？ pic.twitter.com/eWpbMr39aj

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posted at 05:44:53

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まるまる @EZX2FOFxVpvStIK

@inoue0426 @genkuroki 私も最近感じました！

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posted at 09:03:21

ハッタリニキ @hattarist

PythonユーザのためのJuliaの説明が書かれてるこの記事良さそう
colab.research.google.com/github/ageron/...

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posted at 10:03:33

わ @Bagooooon

blog.w0s.jp/643 の最後にある
「WebコンテンツはHTMLで配信すること、それこそがキャッチコピーにもある『誰一人取り残さない、人に優しいデジタル化』」

わかる

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posted at 10:38:46

#Julia言語 github上のリポジトリにアクセス

github.com/ageron/julia_n...
Julia_for_Pythonistas.ipynb twitter.com/hattarist/stat...

タグ： Julia言語

posted at 11:10:36

#Julia言語

 nbviewer.jupyter.org 経由でアクセス(読むだけならこれがベストの選択)

nbviewer.jupyter.org/github/ageron/...
Julia_for_Pythonistas.ipynb

ただし、Juliaは特にPythonには全然似ていないことに注意。Pythonでの常識はローカルルールに過ぎないことに注意しないとひどく誤解することになる。

タグ： Julia言語

posted at 11:19:51

#Julia言語しかし、Pythonを知っているとJuliaを使うときに明らかに有利な点があります。

PythonのmatplotlibをほぼそのままJuliaでも使える！

グラフのプロットの仕方を習得するのは大変なので、matplotlibの使い方をマスターしていれば、Juliaで計算してプロットする作業が非常に楽になります。

タグ： Julia言語

posted at 11:24:39

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語配列について、「抽象化された公開インターフェース」ではなく、「実装の詳細」に過ぎない「ポインタによる実装」で理解することを過学習してしまった人は、Juliaを使うときには、配列へのアクセスも「抽象化された公開インターフェース」を経由するという見方に矯正されることになります。

タグ： Julia言語

posted at 11:31:11

0始まりインデックスの強制は、「抽象化された公開インターフェース」を使うという現代では常識になっている考え方から見ると、明らかに時代遅れ。

Juliaの配列のインデックスはデフォルトでは1始まりなのですが、きちんと抽象化されているので、0始まりに限らず、任意始まりインデックスも可能です。

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posted at 11:34:47

あと、Juliaは、クラスベースのオブジェ指向プログラミングを捨てて、パラメータ付きの型による多重ディスパッチを採用したことによって、色々な面で成功しました。

だから、Juliaを深く使うとクラスベースのOOP以外の考え方を学ぶことも強制されます。

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posted at 11:39:33

Juliaでのstructがクラスに似ているようにも見えるのですが、使うときの考え方は変える必要があります。Juliaでは

struct Point2D{T}
x::T
y::T
end

のように書いて、

p = Point2D(1.0, 2.0)
→Point2D{Float64}(1.0, 2.0)

のように、ユーザー定義のPoint2D型のオブジェクトpを作れます。

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posted at 11:46:14

しかし、pの中身に

p.x
→1.0

p.y
→2.0

とアクセスできても、pにp.f()の形でぶら下がるメソッドfをstruct～endの内側に書くことはできません。

Juliaではメソッドは特定のオブジェクトの保有物にはなりません。

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posted at 11:46:15

struct Point2D{T}
x::T
y::T
end

のx, yをPoint2D型のフィールドと呼びます。

Juliaではフィールドの継承もありません。

Juliaで計算効率の高いコードを書くためには、型のフィールドは公開されたインターフェースではなく、実装の詳細だとみなす必要があります。

タグ：

posted at 11:50:20

例：第i成分だけが1で他の成分が0のn次元ベクトルe_iが欲しくなる場合があるのですが、e_iをn個の数値を並べることによって実装するのはメモリ効率が悪いです。nとiのデータのみを内部に保持して、外部に公開されたインターフェースではe_iのように振る舞うようにすれば効率的です。続く

タグ：

posted at 11:58:38

続き。n次元ベクトルを意味する型であっても、n個分の数値を保持することの継承を強制されると、効率的に計算できることを目指しているJuliaの方針に反することになります。

こういう事情があるので、計算効率を損なう行為を強制可能な仕様の採用にJuliaはものすごく慎重です。

タグ：

posted at 11:58:39

上で

struct Point2D
x
y
end

ではなく、

struct Point2D{T}
x::T
y::T
end

としたことも重要です。

前者ではフィールドx, yの型が任意になりえるので、Point2D型に特殊化されたコンパイルを実行しても計算効率は改善しません。続く

タグ：

posted at 12:03:48

続き。後者では

p = Point2D(1.0, 2.0)

が Point2D{Float64} 型になり、Point2D{Float64}型に特殊化された函数のコンパイルの結果はFloat64型に特殊化されたものになり、ものすごく速くなります。

これこそがJuliaの高速計算を支える肝の部分です。

タグ：

posted at 12:03:49

さらに

struct Point2D
x::Float64
y::Float64
end

ではなく、

struct Point2D{T}
x::T
y::T
end

としたことも重要。なぜならば、後者ならばフィールドx, yの型が固定されず、例えばFloat32やBigFloatやFloat64用のコードを1つのジェネリックなコードにまとめることができます。

タグ：

posted at 12:11:08

Float64の精度で計算するために書いたコードをそのままFloat32やBigFloatでも利用したいことはよくあるので、Point2D{T} のようなパラメータT付きの型を定義できることは非常に便利。

そして、さらにForwardDiff.jlのような自動微分を使う場合には、Tとして浮動小数点数以外の型も許す必要がある。

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posted at 12:11:09

Juliaで書かれた数値積分のパッケージ

github.com/JuliaMath/HCub...

のREADMEには

Because hcubature is written purely in Julia, the integrand f(x) can return any vector-like object (technically, any type supporting +, -, * real, and norm: a Banach space).

と書いてあります。続く

タグ：

posted at 12:20:07

さらに続けて

You can integrate real, complex, and matrix-valued integrands, for example.

と書いてある。これが意味することは、被積分函数の値の型は、Float32, Float64, BigFloat, ComplexF32, ComplexF64, Vector{Float32}, ..., Matrix{ComplexF64}, ... のどれであってもよいということ。

タグ：

posted at 12:20:08

そのようなおそろしく多彩な型を被積分函数の値の型として許すことを、ケースバイケースで似たようなコードを大量に書いたりせずに、1つのJuliaのコードで実現できるわけです。

数学的な計算では、入力の型がものすごく多彩なので、それに対応する仕組みがないと、コードの使い回しが上手くできない。

タグ：

posted at 12:20:10

Juliaが採用した「パラメータ付きの型による多重ディスパッチ」はそういう要求にコンパクトなコードを書いて対応できる仕組みになっています。

Common Lisp Object System の多重ディスパッチだけだと機能的に足りないことについては以下のリンク先を参照。

tamaspapp.eu/post/common-li...

タグ：

posted at 12:23:38

ここまでついて来た人であれば「なるほど、Pythonには全然似ていない」と思って頂けると思う。

似てはいないけど、JuliaにおけるPyPlot.jlによるプロットではPythonでの経験が直接的に活きます。(私もJuliaを使い始めてしばらくの間はPyPlot.jlのお世話になっていました。ググって例を見つけ易い)

タグ：

posted at 12:27:38

deconbatch @deconbatch

@genkuroki ご明察！😀 pic.twitter.com/hNgrgoWcq8

タグ：

posted at 12:32:56

www.deconbatch.com/2019/10/the-po...
Poor man's DLA Moss : Example code with my poor man's DLA algorithm.

タグ：

posted at 12:45:18

www.deconbatch.com/2021/03/poor-m...
Poor man's DLA Moss : Example code with my poor man's DLA algorithm.

タグ：

posted at 12:46:23

www.deconbatch.com/2019/10/sittin...
Sitting On Top Of The World : An example of my poor man's DLA.

タグ：

posted at 12:47:14

@golgo_sardine @hskgch で、

私は順序はどっちでもいいという立場ですが、具体的にどういう実情が見えていないのでしょうか？

タグ：

posted at 13:16:29

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

@golgo_sardine @teacher__math0 @eco_tetsu まずは順列組み合わせで聞いてみます。

タグ：

posted at 13:17:39

#julialang
#Julia言語 pic.twitter.com/Xr7kuXe29a

タグ： julialang Julia言語

posted at 13:19:55

TBS話題のドラマに大塚家具が美術協力　日曜劇場「ドラゴン桜」 prtimes.jp/main/html/rd/p... @PRTIMES_JPより

骨肉の争い、ドラマなのか現実なのかわからなくなりそう^^

タグ：

posted at 13:35:05

数学演習 @suugakuenshuu

@sekibunnteisuu @PRTIMES_JP 親子対立は大塚家具のパロディかなと思ってたけど、まさか美術協力しているとは。

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posted at 13:58:56

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

@suugakuenshuu @PRTIMES_JP 自虐ネタですかね？

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posted at 13:59:48

Julia v1.6.1に更新してみた。Plutoの例題を試そうとしたらパッケージが古いと言われたので，更新し，再起動して，以前に紹介されたVan der Pol equation:が動くところまで，確認した。でも，とりあえずはMATLABで締切を二つ片付けるのが先。時間配分が下手。

julialang.org/downloads/ pic.twitter.com/kgRCo3YJ3F

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posted at 14:16:54

ハッタリニキ @hattarist

hackathon_portal_bot @HackathonPortal

@genkuroki 解説頂きありがとうございました。とても興味深いです。質問なのですが、ディスパッチ (dispatch) を短い日本語で説明しようとするとどのように表現するのが良いでしょうか？

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posted at 14:40:08

Juliaユーザーのための開発合宿@online #3 (2021/05/09 10:00〜)
bit.ly/3dZtefK
2021年04月26日
#Julia言語
 #開発合宿
 #合宿

タグ： Julia言語合宿開発合宿

posted at 14:55:24

@yamazaksv2 @ysmemoirs #数楽 #Julia言語

どのようなオーダーの違いを許すかの違いが重要です。

x→±∞で、定数差のオーダーO(1)の違いを許すのか、O(1/x)のオーダーの違いしか許さないのか。

「百聞は一見に如かず」なので、添付画像のグラフを見て下さい。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/P2kmTpaQ8M

タグ： Julia言語数楽

posted at 15:03:45

@yamazaksv2 @ysmemoirs O(1)のオーダーの違いはグラフを描くと露骨に大きな違いに認識されることが多いです。

H_n = 1+1/2+1/3+…+1/n と log(n) の違いも面白いです(所謂Euler's γ の話、ディガンマ函数に一般化される)。

log(n)+γ (γ=0.5772…) と H_n のグラフは非常によく一致します。

gist.github.com/genkuroki/af80... pic.twitter.com/AqRVRAswI7

タグ：

posted at 15:17:08

だれ @pro_anyone

言語として面白そうなの、Julia

タグ：

posted at 15:24:29

#数楽 #Julia言語

Dirichlet核、Fejér核、Poisson核、Gauss核の詳しい解説とグラフは

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

にある。PDF版

genkuroki.github.io/documents/Calc...

の方が読み易い人がいるかも。 pic.twitter.com/p0eau2hbRf

タグ： Julia言語数楽

posted at 15:29:34

@yamazaksv2 @ysmemoirs 一般に数式をいじるだけではなく、コンピュータの助けを借りてグラフを描いた方が理解が大幅に進むことが多いです。

最大の問題は、コンピュータによるグラフの描き方の習得のコストが結構高いこと。
↑
この辺は中高生向けの数学教育の専門家も研究するべき重要な課題の1つだと思います。

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posted at 15:33:41

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs desmos.com/calculator とかいかがでしょうか。習得コストに関してはかなり低いと思います。

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posted at 15:37:48

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs それも有力候補。

あと www.wolframalpha.com も結構使える。

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posted at 15:42:15

yamazaks @yamazaksv2

@genkuroki ありがとうございます。当たり前ですがxが0に近い時は[x+2]の方に近いですね。

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posted at 15:42:51

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs 私がこのスレッドで作ったグラフを

www.desmos.com/calculator?lan...

で作ってくれると感じがつかみやすいと思いました。私にとっては簡単なことではないです。

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posted at 15:44:44

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs www.wolframalpha.com/input/?i=plot+... pic.twitter.com/xNo3KAh92V

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posted at 15:46:41

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs www.wolframalpha.com/input/?i=plot+...

www.wolframalpha.com/input/?i=plot+... pic.twitter.com/73XD7w3OMC

タグ：

posted at 15:56:27

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs 添付画像のように数式を書けばプロットされます。
www.desmos.com/calculator/wbz... pic.twitter.com/duNhNwDz4R

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posted at 15:56:30

@yamazaksv2 |x|が大きい場合も|x+2|の方が近いです。

|x|だともとの√(x²+4x+5)とは|x|→∞で±2の違いが生じる。

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posted at 15:58:54

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs 1+1/2+…+1/n とか Euler's gamma はどうすれば扱えるのでしょうか？

たぶん、「やり方」を知っている人の補助がないと、何を使っても苦しいと思います。これが、「色々」使ってツイッターで実演しまくった私の結論。

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posted at 16:02:10

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs www.desmos.com/calculator/98c... pic.twitter.com/pfkIaDSFam

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posted at 16:03:55

誠 @Makoto_SUsys

私が今までにやってきたなかで割と使いやすいと思ったのはScilabとJuliaのPlotsあたりかね…

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posted at 16:04:33

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs リプライが分岐しましたがこちらに記載しました↓
twitter.com/Hyrodium/statu...

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posted at 16:04:58

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs 少し内容が古いですが、日本語の公式ユーザーガイドはこちらにあります↓
desmos.s3.amazonaws.com/Desmos_User_Gu...
私が日本語訳を担当していました。

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posted at 16:07:02

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs うぐぐ、それはできた結果を見ても、自分ではできませんでした。もちろん解説を読めばできるようになるのでしょうが。

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posted at 16:07:06

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs はい、どのツールにしても多少の習得コストはあると思います。Desmosは
・ブラウザさえあれば実行環境が揃うこと
・インタラクティブに数値を変更できること
・アカウントがあれば簡単にグラフを共有できること
などが他のツールに比べて便利だと思います。

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posted at 16:12:52

yamazaks @yamazaksv2

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

@genkuroki 理科屋としては、数値が大きくなると2の重みが相対的に小さくなって無視できるようになる、という感覚があります。

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posted at 16:23:37

新しい記事がQiitaにアップされました！qiita.com/ishigaki/items...👈

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posted at 16:26:08

@Hyrodium @yamazaksv2 @ysmemoirs γの入力の仕方は分からなかったのですが(iPadのブラウザより)、以下のようにできました！

お手本があれば私ならできるということが分かりました。

ブラウザだけから使える道具としてはwolframalphaや www.wolframcloud.com も便利です。

www.desmos.com/calculator/5sx... pic.twitter.com/XeNmRJqj6l

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posted at 16:27:24

ishogaki @ishogaki

同じエラーはPythonだと結構でてるがJuliaから呼び出すときの対応がわからず，悪戦苦闘したので，メモ書き。 twitter.com/julia_kizi/sta...

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posted at 16:28:18

@yamazaksv2 それは理科云々と無関係で、絶対誤差と相対誤差の違いです。

絶対誤差=差の絶対値

相対誤差=差の絶対値/真の値

真の値が大きくなるとき、差の絶対値が小さくならなくても、相対誤差は小さくなる場合がある。

どれを使うかべきであるかは目的による。

タグ：

posted at 16:30:46

@genkuroki @yamazaksv2 @ysmemoirs Desmosはコピペしたときにlatexのコマンドとして処理されるので、\gammaを貼り付けるとちゃんと解釈してくれます。この方法は(私の知る限り)公式ドキュメントに載っていないので裏技のようなものです。

タグ：

posted at 16:31:56

#数楽高校数学で定番の直線 ax+by+c=0 と点 (X,Y) の距離の話も、

z=ax+by+cのグラフが3次元空間中の傾いた平面になり、
傾きの登り方向の単位ベクトルが(a,b)/√(a²+b²)になり、
傾きの大きさが√(a²+b²)になる

という重要な結果から自明に出る。

この重要な結果は2変数函数の微分の理解で必須。 twitter.com/numachi11111/s...

タグ：数楽

posted at 16:42:48

#数楽

z=ax+by+cのグラフが3次元空間中の傾いた平面になり、
傾きの登り方向の単位ベクトルが(a,b)/√(a²+b²)になり、
傾きの大きさが√(a²+b²)になる

という結果と微分学を合わせれば、Lagrangeの未定乗数法も直観的に明らかな話になる。この手の話題では直観的な理解が必須。

タグ：数楽

posted at 16:45:09

#数楽 z=ax+by+cのグラフの等高線(直線になる)にベクトル(a,b)が直交することさえ知っていれば、微分学と合わせて、Lagrangeの未定乗数法を出せる。

タグ：数楽

posted at 16:47:15

@hattarist #Julia言語「Juliaの函数は引数(達)の型で定義域が指定されたメソッドの集まりである」(多変数函数fの実行時に引数達の型でどのメソッドで計算するかを決める)を一言で「多重ディスパッチ」と言っています。続く

タグ： Julia言語

posted at 16:58:33

@hattarist #Julia言語

例えば、

f(x, y)=x+y
f(x, y::AbstractString)=y^x
f(x::AbstractString, y::AbstractString)=x*y

のとき、

f(3, 4.5)
→7.5

f(3, "Meow")
→"MeowMeowMeow"

f("Foo", "Bar")
→"FooBar"

f("Qoo", 3)
→MethodError: no method matching +(::String, ::Int64)

となります。 pic.twitter.com/hUlB594XTZ

タグ： Julia言語

posted at 17:06:48

@hattarist #Julia言語 multiple dispatch の短い言い方は知りません。

函数の計算法(メソッド)を定義域を分割する場合分けで定義するだけの話なので、個人的には多重ディスパッチという用語は無くてもよいと思っているのですが、Julia界の人達がみんな使っているので私も使っています。

タグ： Julia言語

posted at 17:09:26

@hattarist #Julia言語図で描くとこんな感じ。

以下のリンク先の多重ディスパッチの例の図示
↓ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/4BPa4FSSrV

タグ： Julia言語

posted at 17:22:55

@hattarist #Julia言語

Any×Any
⊃Any×AbstractString
⊃AbstractString×AbstractString

で小さい方の上で定義されたメソッドが優先して実行されます。

包含関係になっていない曖昧な場合はエラーになります。

タグ： Julia言語

posted at 17:28:56

ハッタリニキ @hattarist

@genkuroki 解説頂きありがとうございます。お示し頂いた例と図、そして「函数の計算法(メソッド)を定義域を分割する場合分けで定義するだけ」という説明で格段に理解が進みました。まだ他言語のクラスにおける「カプセル化」のようなものの対応物があるのか理解できていないのですが、調べてみたいと思います。

タグ：

posted at 17:32:34

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

@hattarist ガチで函数の計算法を定義域を分割する場合分けで定義するだけです。

特別に名前がついているのが不思議なくらい自然な仕様。

こういう自然な仕様で、クラスベースのオブジェクト指向のスタイルを凌駕するプログラミングが可能な点は面白いと思います。

タグ：

posted at 17:32:59

査読と締切からまだ逃避してWindowsマシンにもインストールして動作を確認した。とりあえずJuliaの環境設定は，ここまで。 twitter.com/hidekikawahara... pic.twitter.com/xmWcy7VUDJ

タグ：

posted at 17:36:17

Keith McNulty @dr_keithmcnulty

It's possible to exchange objects between #julialang and #rstats in an #rmarkdown document as long as you have JuliaCall installed in R and RCall installed in Julia. #DataScience pic.twitter.com/UQE6UkEtBO

タグ： DataScience julialang rmarkdown rstats

posted at 18:05:01

残り14件のツイートを見る

あんちもん2 @antimon2

#Julia言語
より専門的に少し詳しく。多重ディスパッチのコアな部分は2つあります。
1.関数を引数の型の組合せ（型シグニチャと言います）の違いで複数定義できる（＝多重定義）
2.↑のうち実引数の組合せに最もマッチする実態（メソッド）が**実行時に**選択され実行される（＝ディスパッチ） twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 18:30:32

あんちもん2 @antimon2

対してよくあるクラスベースのオブジェクト指向言語は第1引数またはレシーバオブジェクトだけが特別扱いで（そのオブジェクトにぶら下がっている）メソッドが選択されます（単一ディスパッチと言います）。

タグ：

posted at 18:31:32

あんちもん2 @antimon2

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

「実行時に」というのもポイントで、コンパイル時に静的に解決される場合はただのオーバーロードです。
これだと実行時の（具象）型の情報が参照できないために適切なメソッドが選択出来ない場合があります。JuliaCon2019のこれ→ youtu.be/kc9HwsxE1OY?t=... とかその一例

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