虚数単位をimで表す。 z = 4 + 3im ◆実部 real(z) ◆虚部 imag(z) ◆複素共役 conj(z) ◆絶対値 abs(z) abs2(z) … 絶対値の2乗を得る関数
Julia早引きノート［03］複素数 - Qiita
虚数単位をimで表す。 z = 4 + 3im ◆実部 real(z) ◆虚部 imag(z) ◆複素共役 conj(z) ◆絶対値 abs(z) abs2(z) … 絶対値の2乗を得る関数
Julia for Visual Studio Code is a powerful, free Editor for the Julia language. Read more about it below or get going straight away. Walks like Python. Runs like C. We build on Julia’s unique combination of ease-of-use and performance. Beginners and experts can build better software more quickly, and get to a result faster. Useable real-time feedback. With a completely live environment, Julia for
2020/02/17 「折衷案」追記 さくさくと表示させます Juliaは良い言語だが、数値計算の結果をPlotsの@gifや@animateとかで動画作成すると時間がかかるのが難点 （数値計算が早い分、動画出力の時間が余計に気になってしまう） 今回、Jupyter-notebookで素早く「確認作業」をします。 こんな感じです 解説 今回は適当に動くx,y データを300個づつ用意してます。 using Plots x,y=rand(300),rand(300) for i in 2:length(x) #ランダムウォーク"的"に適当に動いてもらいます x[i]=x[i-1]+x[i]-0.5 y[i]=y[i-1]+y[i]-0.5 end
量子力学で現れる1次元シュレーディンガー方程式を差分化して解くことはこれまでやってきましたので、今回は有限要素法で解いてみましょう。 有限要素法を用いると、固有値問題は一般化固有値問題へと変わります。 言語はJuliaを用います。Juliaでは一般化固有値問題$Ax =EBx$もeigen(A, B)とすれば簡単に解けますので、便利です。 参考文献： 「水素原子に対するSchrödinger方程式を有限要素法で数値的に解いてみる（C++のソースコード付き）」 https://qiita.com/dc1394/items/c0d3d02fa738b040128c 「数値計算で学ぶ量子力学: プログラミング言語Juliaによる数値計算入門」 http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/kato-yusuke-lab/nagai/JuliaQM.pdf バージョン Julia 1
こちらは「 日曜数学 Advent Calendar 2020 」の記事です。 素敵な力作がたくさん集まってますので、ぜひ読んでみてください。 Introduction以前、Mathlogさんに ３日前に群を知ったねこ という記事を書き、円周群を取り上げました。 集合$C$を以下とする。 $$ C=\{(x,y)|x,y \in \mathbb{R},\ x^2+y^2=1\} $$ $C$の任意の元$(x_1,y_1),(x_2,y_2)$に対して、ある実数$\theta_1,\theta_2$が存在して $$ (x_1,y_1)=(\cos\theta_1,\sin\theta_1)\\ (x_2,y_2)=(\cos\theta_2,\sin\theta_2)\\ $$ と表せる。 演算$\cdot$を以下のように定義する。 $$ (x_1,y_1)\cdot(x_2,y_2)=(\
はじめに 現在、業務でビッグデータの処理を行っていますが、Pythonだと処理の実行に20～30分かかってしまい、解消法としてAWSのSagemakerなどのクラウド上での実行を余儀なくされています。また、メモリの関係上、12xlarge程度のかなり大きなインスタンスを選択することになり、コストも馬鹿になりません。 そこで、Juliaを用いて処理を実行したところ、ものの2～3分で完了してしまいました。 このことを報告したところ、Juliaを業務に取り入れる価値があるのではないかという話題になり、Pluto.jlを導入することができそうです。 今回は、導入するかどうかは置いておいて、JuliaがPythonと比較してどの程度速度が出るかを検証して、実際にアピールできればと思います。 比較するコード 今回は簡単に以下のようなライプニッツ公式を計算するようなコードを用いた比較を行います。 imp
18.S191 Introduction to Computational Thinking
Introduction to Computational Thinking Welcome to MIT 18.S191 aka 6.S083 aka 22.S092, Fall 2020 edition! This is Fall 2020. For Spring 2021, see our new website. This is an introductory course on Computational Thinking. We use the Julia programming language to approach real-world problems in varied areas applying data analysis and computational and mathematical modeling. In this class you will lea
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