返信先:@BulletinToshi他2人#Julia言語 版作りました． gist.github.com/terasakisatosh…

Julia アップデート Ver 1.10.3 -> 1.10.4 #julia #julialang #julia言語 #update #programming pic.twitter.com/GUcMUV29ph

Juliaは機能的にも速度的にも、帯に短し襷に長しというところがあるので、特に学生さんにはPythonかC言語を学ぶことをお薦めします #Python #C言語 #Julia言語

#Julia言語 のNemo.jlによる有限体上の1変数多項式環などの取り扱いの例。 nemocas.github.io/Nemo.jl/stable… pic.twitter.com/LSqT6Un0f2

#Julia言語 ソースコード github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/UFjUrE8SqE

数年前情報が少なかったので、勉強がてら書いたQiita記事が100いいねになってた 今は他に良い記事とか本がだいぶ増えたな #Julia言語

#Julia言語 昨晩、Julia v1.10.3 を v1.10.4 にアップデートした。 discourse.julialang.org/t/julia-v1-10-…

#統計 #Julia言語 線形回帰のβ₁に関するP値関数 と βとlog σ²について平坦な事前分布での ベイズ版線形回帰のβ₁に関する事後分布 は数学的に「同等」なので、 線形回帰に関するP値を使う方法とベイズ法の違い は 事前分布の平坦分布との違い にちょうど対応。 github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/Ev5GqQqCja

#統計 #Julia言語 P値に関する誤解のある一部分は、単独のP値ではなく、P値関数の概念を理解すればかなり消えると思う。 添付画像②は①に対応するP値関数です。横軸は仮説としてのβ₁の値で縦軸がP値です。β₁=0の縦線も追加してあり、P値関数との交点が仮説β₁=0のP値。 github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/OR51mmKikK

#統計 実はグラフの見た目的には色々微妙で要注意なことも分かる。過信は危ない。 1つ上のグラフを作成するために使った #Julia言語 のコード ↓ github.com/genkuroki/publ… 線形回帰の一般論 ↓

MITが提供する製薬&生命工学分野向けのAIの6週間のオンラインコースだそうです。#Julia言語 が活躍する最先端分野ですね。 --- ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PHARMA AND BIOTECH mit-online.getsmarter.com/presentations/…

#統計 #Julia言語 nbviewer.org/github/genkuro… 95%の標準正規分布と5%のμ=20, σ=1の正規分布の混合正規分布の場合。 同時分布の各クラスターは「μ=20, σ=1の正規分布から来た標本中の値の個数」に対応しています。 これも見た目的に非常に面白い。 面白いので流行してほしい。 pic.twitter.com/2bTdfIitoo

#統計 #Julia言語 nbviewer.org/github/genkuro… ポアソン分布の場合。かなり面白いと思います。 標本平均の分布だけをプロットして中心極限定理のデモを行うことは統計学教育の定番ネタですが、標本平均と不偏分散の同時分布の視覚化も定番になるべきだと思います。見た目的に非常に面白い。 pic.twitter.com/4nv0R61gBX

#統計 #Julia言語 ソースコード→ nbviewer.org/github/genkuro… 左右非対称な分布の場合。添付動画はガンマ分布の場合。 n→大で標本平均と不偏分散の同時分布は「斜めに傾いた」2変量正規分布に近くなる。分布が斜めに傾いているので、標本平均と不偏分散は近似的にも全然独立ではない。 pic.twitter.com/nzFVK7KCNQ

#統計 #Julia言語 ソースコード→ nbviewer.org/github/genkuro… 左右対称な母集団分布の場合。添付動画はラプラス分布の場合。この場合にはn→大で標本平均と不偏分散は近似的に独立になる。 pic.twitter.com/jk7Bqh9nHF

OpenAI API、#Julia言語 でもぬるぬるさせることに成功しました！ pic.twitter.com/ihPOnCTU1r

#Julia言語 'join(iter[,delim])'は配列等を連結させて文字列化してくれるのですが 'join(io,iter[,delim])'で直接バッファに出力できることを先ほど知りました 配列を少しずつ改変しながら何度も出力するのには効率がよさそうです atcoder.jp/contests/typic… pic.twitter.com/gT56nJc3zG

#数楽 よく使われている三角関数の数値計算の効率的実装では、テイラー展開そのものを使っていません！ テイラー展開よりも効率的な展開係数を求めて使っています。 #Julia言語 での実装 ↓ github.com/JuliaLang/juli… 例えばDS1が-1/6になっていないことなどに注目！ pic.twitter.com/MsYXMw0Wgj

ときどき欲しくなる図を #Julia言語 で作った pic.twitter.com/kQbfx1rO0u

#統計 指数分布のサイズn=1000の標本を10万個生成してその標本平均の分布のヒストグラムを描いてみた。 上段のグラフは大数の法則のデモになっている。 大数の法則の誤差の分布の様子を見るために横に√n倍拡大すると下段のグラフになり、中心極限定理のデモが得られる。 #Julia言語 pic.twitter.com/g1HWoVs0iP

#python で書かれた #code を #julia言語 に書き直した。 #julia には#meshgrid 関数がないみたいなので、色々調べて自作した😢 #プログラミング勉強中 #programming #多次元正規分布 (#2次元 ) の実装 #multivariate #normaldistribution #ゼロから作るdeeplearning ⑤ #生成モデル 編 pic.twitter.com/oWBFnbQhbY

#統計 続き exact methodでなくても「ぎざぎざ」になるので注意が必要。 資料 上の検出力のグラフのプロットのためのソースコード #Julia言語 ↓ github.com/genkuroki/publ… 「わからなくなって」しまった「以前の回答」はこれ ↓

#計算物理春の学校2023 こんなに簡単に書けるのは非常に良いですよね #Julia言語 pic.twitter.com/sirIHAGwPS

github.com/akio-tomiya/La… LatticeQCD.jl がversion 1になりました。より高速になり、利便性等も向上しました。#Julia言語 で格子QCDを始めませんか? pic.twitter.com/CyIkSg9p60

#Julia言語 Holy traitでは、中身のない型を struct A end struct B end のように定義し、これと既存の型S, T, …を組み合わせて attr(::S) = A() attr(::T) = A() attr(::U) = B() …… f(x) = f(attr(x), x) f(::A, x) = 属性Aのf(x)の定義 f(::B, x) = 属性Bのf(x)の定義 と書きます。