「最初のk個を見て、その後はそのk個よりよいものが出たらそれを選択」をネタに
#Julia言語 におけるメモリアロケーションの削減と並列化による高速化の例
の解説を書きました(色々ややこしい(笑))
↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
コード中のコメントを多めにしてあります。
news.yahoo.co.jp/articles/18f1c…
#Julia言語 におけるメモリアロケーションの削減と並列化による高速化の例
の解説を書きました(色々ややこしい(笑))
↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
コード中のコメントを多めにしてあります。
news.yahoo.co.jp/articles/18f1c…
https://twitter.com/f_sei/status/1368414911634665472
#Julia言語 Juliaでランダムに1,2,…,nの長さnの順列pを生成したければ、
using Random
p = randperm(n)
とすればよいです。
ちょっとした数学ネタのモンテカルロシミュレーションで結構必要になるので、これは知っておいて損はないです。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
using Random
p = randperm(n)
とすればよいです。
ちょっとした数学ネタのモンテカルロシミュレーションで結構必要になるので、これは知っておいて損はないです。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
#Julia言語 しかし、
for _ in 1:L
p = randperm(n)
～
end
のようなコードを書くと、ループの内側で配列 randperm(n) が繰り返し確保され、メモリアロケーションが膨大になって死ぬ。
その問題をどう解決したら良いかを解説したかったので
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
を書きました。
for _ in 1:L
p = randperm(n)
～
end
のようなコードを書くと、ループの内側で配列 randperm(n) が繰り返し確保され、メモリアロケーションが膨大になって死ぬ。
その問題をどう解決したら良いかを解説したかったので
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
を書きました。
#Julia言語 あと、ここの場合を独立して実行できる類のモンテカルロシミュレーションは並列化と相性がよいです。
Threads.@ threads for ～
で非常に簡単に並列化できる。その場合も上で紹介したリンク先で扱っている。
独立性がない場合(例えばイジング模型の類)だと面倒になる。
Threads.@ threads for ～
で非常に簡単に並列化できる。その場合も上で紹介したリンク先で扱っている。
独立性がない場合(例えばイジング模型の類)だと面倒になる。
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