MuJoCo.jl は本家のC-API を裏で呼んでいる＋#Julia言語 らしく使えるように高級なインターフェース・可視化APIも実装されています．メンテナ・管理リポジトリのが複数行われているのを見ると Julia で「気軽に遊べる」ようになるためにかなり非自明な開発の道のりがあったように思えます．… x.com/takuya_fukatsu…

#統計 #Julia言語 のDistributions.jl では確率分布の十分統計量がsuffstatsという関数名で実装されており、コードの抽象化・整理に役に立っています。 十分統計量は確率分布の取り扱いのコンピュータでの実装でも基本的です。 github.com/search?q=repo%… pic.x.com/NqRFHj4Rci

#Julia言語 最小二乗法関連スレッド 最小二乗法で回帰直線をプロットした場合には、 (回帰直線の)信頼区間(各xごとにy方向の区間があると考える) と (新たなデータ(xₙ₊₁, yₙ₊₁)の)予測区間(各xₙ₊₁ごとのyₙ₊₁の区間を考える) もプロットすると理解が深まり易いです。 x.com/genkuroki/stat…

#Julia言語 おお！ using GLM していた！ 最小二乗法による回帰係数の推定は betahat = (x .^ (0:1)') \ y でもできる。x .^ (0:1)' は [ones(length(x)) x] と同じ。 回帰直線の関数は x -> evalpoly(x, betahat) x.com/dannchu/status…

#統計 似たようなものを #Julia言語 で作りました。 nbviewer.org/github/genkuro… 3つの添付画像は3種類の欠損の場合を扱っている。 2×2のグラフの 左上隅は欠損無しデータ 右上隅は3割が欠損 左下隅は欠損部分を平均値で補間 右下隅は欠損部分を回帰で補間 こういう埋め方はしたくない感じ。 pic.x.com/lm863cD3Iv x.com/syuiro_2/statu…

#統計 例4/4 (終わり) xy平面をメッシュで区切って、xを与えたときのyの条件付き確率分布の密度関数p(y|x)を近似計算してヒートマップで視覚化。 これを理解できれば連続分布での条件付き確率分布の利用で困ることはなくなるだろう。 #Julia言語 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/arqR1U4NXv x.com/genkuroki/stat…

ゼロ円で始める LatticeQCD.jl (JuliaHub の無料枠を使う） #Julia言語 pic.x.com/YUOGDtPSVt

Q: LatticeQCD.jl を動かすのに最低いくらかかりますか？ A: 15 ドルのRaspberry Pi Zero 2 に 64bit の OS を入れればインストールができるので 15 ドル． raspberrypi.com/products/raspb… #Julia言語

#Julia言語 パッケージ周り，ソフトウェアにフォーカスする人員を確保する．経済的に支援する仕組み作らないと...

#Julia言語 RCall.jlがJulia v1.11.1のREPLで動かない。Jupter上では動く。v1.10.5でも動く。 pic.x.com/Hkvk8MYiba

返信先:@triadsou#統計 #R #Rlang #Rstats 質問: library(rerandom)のrerandomパッケージはどこで手に入るのでしょうか？ #Julia言語 と速さを比較したいと思ったのですが、論文の結果を再現するためのRのコードのリポジトリなどが見つからない。私が見逃していたら教えて下さい。 onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ps… pic.x.com/wpXqMChseQ

#統計 95%信頼領域をプロットし直した。 #Julia言語 contourの代わりにheatmapを使って高速化。heatmapがNaN部分をプロットしないことを使っている。 github.com/genkuroki/publ… x.com/genkuroki/stat… pic.x.com/kr81Mpnyk2

YouTube チャンネルで JuliaCon の発表動画がどんどんアップデートされているのでチェックすると良いですね． 特定のドメインのトピックのほか AI/ML 周りのエコシステムも出ています． #Julia言語

Julia、マイクロソフトターミナルで動かしたら補完機能ついてた ウケる笑 #Julia言語

昨晩アップデートしたばかりなのに、 更なるアップデート😅 #julia #update v1.11.0 -> v1.11.1 Oct. 16, 2024 #julialang #julia言語 #fractal #newtonmethod pic.x.com/p7bbqmwPcM

#Julia言語 リンク先スレッドで私が引用している私による各種の検定法のシミュレーション群では、Juliaが超お気楽にC/C++やFortran並に速く計算してくれる(並列化も易しい)ことをフルに使っています。 Juliaを使えるか否かで見えている世界が違っていても不思議じゃないと思います。 x.com/genkuroki/stat…

Juliaがアップデートしていた。 #julia #update v1.10.5 -> v1.11.0 Oct. 7, 2024 #julialang #julia言語 #fractal #newtonmethod pic.x.com/7JwvwSJ9lv

#Julia言語 RやPythonをJulia側から使えることも重宝しています。 特に統計学がらみだとRの豊富なライブラリを自分の実装の答え合わせに使える点がありがたい場合があります。 答え合わせのテストは結構重要。思いがけないバグを発見できる場合がある。

#Julia言語 関連 ↓ x.com/abap34/status/…

#Julia言語 計算にかかる時間が1時間と30秒では、もはや生きている世界が違って来ます。考え方の枠組み自体が変化することさえあり得るくらい違う。

#Julia言語 リンク先のJuliaで約30秒で終わっている計算は、Julia以外を使うとシングルスレッドで20～30倍遅くなり、面倒だという理由でマルチスレッドにしないとさらに5～8倍程度遅くなる可能性があります。すると100倍以上遅くなって、1時間程度時間がかかるリスクがある。 Julia、超便利。 x.com/genkuroki/stat…

#Julia言語 仮想的な母集団分布1,2のサイズm,nの標本をランダムに繰り返し生成して、そういう標本達に関する統計分析の結果の確率分布を見ることは、統計学の学習で最も基本的。 それを気軽に高速に計算できる道具として、Juliaは無くては困る道具になっています。

#Julia言語 教育や解説のために、単純なモンテカルロシミュレーション結果を視覚化したグラフを作らなければいけなくなったときに、Juliaは非常に便利です。 他人に見せるグラフの作成には結構試行錯誤が必要になるので、そういう仕事では計算が速いこと(並列化の容易さを含む)はほぼ必須。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 参考までに #Julia言語 での計算時間は 27秒←StudentとWelchのt検定のみで10⁷回のシミュレーションを10回 27秒←Mann-WhitneyとBrunner-Munzelも合わせて10⁶回のシミュレーションを10回 30秒程度なら実用の範囲です。 MWのU検定のαエラー率の上昇が酷い。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/7fG9Hj2EZB x.com/ppubmed/status…

返信先:@PPubmed#Julia言語 の利点であるスレッド並列化を気軽にできる機能と、確率分布自体を関数の引数としてとれることを使っています。 シミュレーションの繰り返し回数は10万や100万を採用。Juliaでないと苦しいかも。

#統計 シミュレーションのためのソースコード(#Julia言語)は github.com/genkuroki/publ… にあります。 添付画像最下段の検出力の部分拡大グラフを見ると、確かに「僅かに[Studentの]t検定の方が高い」です。しかし、そう説明するのは相当に酷いので、訂正が必要になります。その理由の説明に続く pic.x.com/PhfCsvwTcW

このあと（トップバッター）の発表資料です！ speakerdeck.com/antimon2/julia… #JuliaTokai #JuliaLangJa #Julia言語

返信先:@oginonobuya#数楽 #Julia言語 数値計算がらみでちょっと面白いと思ったことをスレッドにしてコメントしておきました。 x.com/genkuroki/stat…

#Julia言語 + e を復活させて、oftype(x, k+1)を単なるk+1にすると、x = big(2) で破綻します！ その理由は 、左辺の r + e はBigFloatなのに、右辺のlog10(k+1) ではInt64のk+1がFloat64に変換されてからFloat64のlog10が計算され、丸め誤差の影響が強く出るからです。 こういう失敗例は教育的。 pic.x.com/14csgXuRzK

#Julia言語 r + e < log10(oftype(x, k+1))の + e をなくすと、x = 30 で失敗するようになります。 その理由は超微小な丸め誤差です。 pic.x.com/oYH6rxV41Q

#Julia言語 ナイーブにやるとどのように問題が出るか？(こちらの方が面白い) oftype(x, 10)を単に10にしてしまうと、大きなべきにInt64の範囲内で対応できなくなります。 pic.x.com/dRp761E9kt

#Julia言語 で最高位の桁の数を求める関数の作成は結構おもろい問題だと思いました。 ついさっき試しに書いてみたのが以下のコード(ALT)。 log10を使った側は、r < log10(～) とせずに、r + e < log10(～) としたりと結構非自明でした。 oftypeを外すとどちらでもBigIntで問題が生じる。 pic.x.com/Y2MaVnVdaM x.com/dannchu/status…

#Julia言語 無駄なメモリアロケーションを引き起こしていることに気付かないことは結構多い。 気付かないままでマルチスレッドに書き換えて余計に被害を大きくするところまでが基本パターン。 x.com/mathsorcerer/s…

#Julia言語 条件isfooを満たすものの個数を数えるときに、 c = 0 for x in A c += ifelse(isfoo(x), 1, 0) end c と書かずに c = 0 for x in A c += isfoo(x) end c と書くことができる。例えば c += rand()^2 + rand()^2 ≤ 1 とか。trueはIntやFloat64の1によく昇格させられる。 x.com/mathsorcerer/s…

#Julia言語 ``` juliaup default <channel> ``` で `julia` と入力した時に起動する Julia を切り替えられるよん pic.x.com/HgBuY0pDP8

#Julia言語 ゴマちゃんは実装書き換えてメモリアロケーション起こして実行速度が劣ってしまった飼い主の例を何回も見てきた(´・ω・｀)

そういえば (x>a)*(x-a)+(x<-a)*(x+a) のテクニックは LoopVectorization の turbo マクロを使う時に if の分岐を抑えるために使ってたのを思い出しました．#Julia言語 x.com/genkuroki/stat…

返信先:@MathSorcerer他1人#Julia言語 $ をつけ忘れた部分があったので訂正した。よく忘れる。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/D4C9e4FJ18

返信先:@MathSorcerer他1人#Julia言語 * Juliaでの最適化では、最初にゼロアロケーションを目指します。1つでもアロケーションが発生していたら潰しに行く。しかし、これ、面倒なのでガチの最適化が必要な場合にしかやりません。 * (x>a)*(x-a)+(x<-a)*(x+a)のような書き方は分岐を抑制するためにも使われます。