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本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習(実際にコードを書き行列演算を行う)の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
松井です。 最近普段使いのPCとしてSurfce Pro 8を買いました。初めてWindows 11マシンをセットアップするので、忘備録として設定内容を書き留めておきます。 特にvscode + WSL2による開発の初期設定に関して2022現在自分が普段やっていることを書いておきます。 また、東大教員・学生用のあまり知られていないオススメ記述もありますので、新年度に新しくWin11を設定する東大生の皆さんに役立つかもしれないです。 マシン詳細 Surface Pro 8, Core i7, 32GB RAM, 1TB SSD Windows 11 Home バージョン21H2 Microsoft PowerToys Windowsの細かい設定を行える、MS公式のイケてるユーティリティアプリです。 Microsoft Storeからインストールします。 特に画面を細かく分割できるFancyZ
はじめに 4-bit Product Quantization (4-bit PQ)は、2021年現在最も高速な近似最近傍探索アルゴリズムの1つです。 この度、Fixstars社と共同で、faissライブラリにおける4-bit PQのARM上での高速実装を達成し、faiss本家にマージされました。 本記事では、4-bit PQについて解説します。 関連issue。マージされたPR。faiss 1.7.1以降で使えます。 Fixstars社の今泉さんによる、ARM実装の技術詳細。ARMに関する詳細はこちらをご覧ください。本記事では4-bit PQアルゴリズムそのものについて解説します。 4-bit PQは、PQという手法を近似し、SIMDレジスタによる恩恵を最大限に受けられるようにした方式です。以下では簡単のためVector Quantization (VQ)を対象とした、4-bit VQに
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