黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/Tag/julia言語

#Julia言語 1行で。

[(n, n^2) for n in 32:10000 if mod(n^2 ÷ 10^floor(Int, log10(n^2)-3), 1111) == 0] twitter.com/dannchu/status... pic.twitter.com/A0wuGQBTkN

タグ： Julia言語

posted at 23:38:39

千原浩之 @BambooClam

#Julia言語を使っている深層学習のよい文献の1つとして紹介されていましたが... Julia総本家の仕事でした。
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Alan Edelman et al
Universal Differential Equations for Scientific Machine Learning
arXiv:2001.04385
arxiv.org/abs/2001.04385

タグ： Julia言語

posted at 21:54:40

@OngSumPing #Julia言語私が公開しているThreads.@ threadsによる高速化の例を検索して以下のリンク先スレッドにまとめておきました。
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:12:12

#Julia言語並列化による高速化では、並列化する前にきちんと最適化しておくことが大事。めちゃくちゃ大事。特に無駄なメモリアロケーションは削除しておくは大事。

そして、各スレッドに任せる仕事がスレッドセーフになるようにする。工夫が必要ならそうする。

タグ： Julia言語

posted at 13:10:14

#Julia言語 Threads.@ threads によるスレッド並列化による高速化の例

nbviewer.org/github/genkuro... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:06:42

#Julia言語 Threads.@ threads によるスレッド並列化による高速化の例 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:04:54

#Julia言語 Threads.@ threads によるスレッド並列化による高速化の例 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:04:07

#Julia言語 Threads.@ threads によるスレッド並列化による高速化の例 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:03:28

#Julia言語スレッド並列化による高速化の例

2次元イジング格子のモンテカルロシミュレーションで、6コア12スレッドで6～9倍。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 13:02:03

@OngSumPing はい、Threads.@ threads でしっかり速くなる例をTwitter上で繰り返し紹介しています。

Threads.@ threadsでほとんど速くならないMWE(minimal working example、実際に動く最小限の例)があれば、興味のある人がいると思います。 #Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 09:36:11

清水　団 Dan Shimizu @dannchu

いっぱい出てきました！#julia言語 twitter.com/TubeSoling/sta... pic.twitter.com/XGzAsgjEqO

タグ： julia言語

posted at 08:48:57

Permalink - 2023年07月17日

2023年07月16日(日)

23年7月16日

#Julia言語あれ？私は Threads.@ threads を非常によく使っているのですが、予想通りに速くなってくれるので非常に満足しています。 twitter.com/ongsumping/sta...

タグ： Julia言語

posted at 21:09:22

23年7月16日

#統計 #Julia言語

実際にその場合について、通常の信頼区間及びもっと情報量が大きいP値函数が、ベイズ的な信用区間やP値函数の類似物と、数値的にほぼぴったり一致していることを

nbviewer.org/github/genkuro...

で示しています。

以下のグラフを参照。実線(頻度論)と破線(ベイズ)の一致！

続く pic.twitter.com/4F64K533IC

タグ： Julia言語統計

posted at 13:57:30

Permalink - 2023年07月16日

2023年07月15日(土)

23年7月15日

#Julia言語 #Singular

Singularなら非可換環も扱えるので、そういう例をSingular.jlでもやって見せてくれるといいかも。

ただ、WindowsではSingular.jlを使えないという問題がある。その問題はSingular側の問題らしい。 twitter.com/mathsorcerer/s...

タグ： Julia言語 Singular

posted at 22:33:56

富谷(助教);監修シン仮面ライダー @TomiyaAkio

23年7月15日

#Julia言語 #Singular 現在手元にSingularを動かす環境を持っていないし、Singular.jlのことも知らないのですが、Singularなら

reduce(x^2+y^2, std(0))
(一般にイデアルIについてはstd(I))

のようにする必要があったと思います。

記憶間違いなら、ごめんなさい。 twitter.com/mathsorcerer/s...

タグ： Julia言語 Singular

posted at 22:31:27

Permalink - 2023年07月15日

2023年07月13日(木)

清水　団 Dan Shimizu @dannchu

23年7月13日

@aoki_taichi いろいろありますよね。

高校数学I「データの分析」の定義は、
私が普段使っている #julia言語での定義ともだいぶ違います。

shimizudan.github.io/20221231analys...

タグ： julia言語

posted at 12:31:15

Permalink - 2023年07月13日

2023年07月12日(水)

23年7月12日

#Julia言語での汎用格子コードとC++ の汎用コードの講演が連続してる
(開発者の数の差がすごい) twitter.com/TomiyaAkio/sta... pic.twitter.com/d2sSMICODY

タグ： Julia言語

posted at 23:23:05

23年7月12日

#統計 Statistical Rethinking を #Julia言語で学びたい人には

github.com/StatisticalRet...

Statistical Rethinkingは因果推論を重視したベイズ階層モデリングの講義になっているとみなせます。

因果推論抜きのベイズ統計モデリングをすでにマスターした人は特に因果推論について勉強になるはず。

タグ： Julia言語統計

posted at 18:27:56

清水　団 Dan Shimizu @dannchu

23年7月12日

九州大学から東京へ戻りました。
Twitterで #Julia言語でお世話になっている人たちに会い、話も伺えて、本当に楽しかった！

本日3日目、最終日です！

#mathphysjulia2023 pic.twitter.com/NgNqmmXnxa

タグ： Julia言語 mathphysjulia2023

posted at 06:15:57

Permalink - 2023年07月12日

2023年07月11日(火)

#Julia言語 evalやMeta.parseの使い方を説明すると乱用し始める人が増えてしまったりするのがちょっと怖い。

Meta.parseはほぼ禁忌で原則として使ってはいけないと覚えておく方が安全。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 12:34:41

#Julia言語 JupyterLabとJupyter notebookは「セル機能付きのREPL」として非常に便利。

Pluto.jlはJupyterとは異なる別の便利な道具で、Jupyterの代わりになるわけではない。両方使えばよい。

タグ： Julia言語

posted at 12:31:26

#Julia言語

SymPy.jlで不定積分を計算してそれを利用して定積分を大量に計算するのと、QuadGK.jlによって数値積分を大量に繰り返すことの比較。

eval(Meta.parse("f(x) = $(sympy_expression)")) でSymPy.jlの数式からJuliaの函数f(x)を__概ね__作れる。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Yu1YlrLUwX

タグ： Julia言語

posted at 12:27:17

#Julia言語 SymPyの数式は文字列化→Meta.parse→evalでJuliaの函数に変換できます。(ループの内側でそういうことをしない方がよい。ループの外側で行う。)

純粋にJuliaのシンプルな函数であればスレッド中で使い易い。

ちょっと時代遅れの解説の例
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 11:34:36

#Julia言語数式処理系で計算して得た数式を使って繰り返し計算するコードをスレッド並列化するときには、数式処理系による計算で得た数式を適当な手段でJuliaの函数に変換し、そのJuliaの函数をスレッド並列化するループの内側で使えればよいと思います。

タグ： Julia言語

posted at 11:14:35

#Julia言語関連

ループの内側で rand(n), rand(dist, n)は禁忌で、Random.rand!を使う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 10:55:21

#Julia言語裏で何をやっているかわからない外部のプログラム(例えばPythonとか)をスレッド並列で呼び出すようなコードを書くことも危険です。

Threads.@ threads で並列化するループの内側は「よくわかっているもの」にする。

タグ： Julia言語

posted at 10:47:10

#Julia言語再度警告

Juliaではスレッド並列を気軽に使えるのですが、並列化する前に計算を効率化しておかないとダメです。

無駄なメモリアロケーションを消すことは基本中の基本。

あと言うまでもないことですが、スレッドセーフなコードを書かないとダメ。

タグ： Julia言語

posted at 10:43:41

#Julia言語統計学の学習時には、与えられた確率分布の標本を大量に生成して、その各々に統計分析を行う函数を適用した結果の分布を視覚化したいということがよくあります。

そういう計算では、Juliaによるスレッド並列化は気軽に使えて非常に便利です。

タグ： Julia言語

posted at 10:30:07

#Julia言語

Juliaでの確率分布パッケージのDistributions.jlを使えば、

dist = Gamma(2, 3) # ガンマ分布

のように確率分布オブジェクトを作って、函数に引数として渡せて非常に便利です。

dist = MixtureModel([Normal(), Normal(20)], [0.95, 0.05])

のようにして混合正規分布も作れます。

タグ： Julia言語

posted at 10:18:30

#Julia言語さらに、この例では、スレッド並列化された函数の側では、ランダムに生成された標本の吐き出し先の配列を各スレッドごとに用意して利用しています。

この例は、統計学への入門的な勉強をしている人にはちょっとありがたいものになっていると思います。 pic.twitter.com/JrT4mLjuEk

タグ： Julia言語

posted at 10:03:53

#Julia言語注意！

スレッド並列化の前に無駄なアロケーションを消すことは非常に重要です！

添付画像では確率分布distのサイズnの標本をランダムに生成して標本平均と不偏分散を返す函数でrandの代わりにRandom.rand!を使うことによって無駄なメモリ割り当てを消しています。 pic.twitter.com/zfJCNbMaP6

タグ： Julia言語

posted at 10:00:14