NASAでは普通に #Julia言語 を使っているようですが、日本ではどうなっているんですかね？
Juliaの良い点をNASAがどのように活かしているか分かる動画
↓
Modeling Spacecraft Separation Dynamics in Julia
Jonathan Diegelman
Juliaの良い点をNASAがどのように活かしているか分かる動画
↓
Modeling Spacecraft Separation Dynamics in Julia
Jonathan Diegelman
https://twitter.com/choonggeun/status/1371499464863576065
#Julia言語 あらためてNASA JuliaLangでググったら、こんな素敵な動画も見つかりました。
The Julia Language 1.0 Ephemeris and Physical Constants Reader for Solar System Bodies
github.com/JuliaAstro/JPL…
The Julia Language 1.0 Ephemeris and Physical Constants Reader for Solar System Bodies
github.com/JuliaAstro/JPL…
#Julia言語 NASA関連
Pluto.jl
DifferentialEquations.jl
Optim.jl
GlobalSensitivity.jl
MonteCarloMeaurements.jl
ComponentArrays.jl
Unitful.jl
などを使っているみたい。
Pluto.jl
DifferentialEquations.jl
Optim.jl
GlobalSensitivity.jl
MonteCarloMeaurements.jl
ComponentArrays.jl
Unitful.jl
などを使っているみたい。
https://twitter.com/genkuroki/status/1371084661397413888
#Julia言語 パラメータの値をMonteCarloMeasurements.jlを使って「幅を持つ数値」で与えると、DifferentialEquations.jlはその幅を持ったパラメータ値について微分方程式を数値的に解いてくれて、Plots.jlはそれを視覚化してくれる。
幅を持つパラメータ値を扱うためのコードを自分で書く必要がない！
幅を持つパラメータ値を扱うためのコードを自分で書く必要がない！
https://twitter.com/genkuroki/status/1371414282580021251
#Julia言語 例えば微分方程式のソルバがCやFortranで書かれていて、単なる浮動小数点数にしか対応していない場合には、「幅を持つ数値」に対応するためのコード を自分で書く必要が生じる。
#Julia言語 しかし、JuliaのDifferentialEquations.jlは「幅を持つ数値」を含む浮動小数点数よりも圧倒的に広い数値の型に対応している。
だから、入力のパラメータを浮動小数点数ではなく、「幅を持った数値」にすれば「幅を持った数値」について自動的に微分方程式の数値解を計算してくれます。
だから、入力のパラメータを浮動小数点数ではなく、「幅を持った数値」にすれば「幅を持った数値」について自動的に微分方程式の数値解を計算してくれます。
#Julia言語 しかもその手の「魔法」は、特別に優れた人が開発したDifferentialEquations.jlのようなパッケージだけでがなく、私が書いた素朴な微分方程式の数値解を求める函数でも使えます！
Juliaが普及すれば「魔法」が大衆化されまくることになります。
Juliaが普及すれば「魔法」が大衆化されまくることになります。
https://twitter.com/genkuroki/status/1371088295376035845
#Julia言語 Juliaでforループを回す素朴なコードを書けば、gccと同じ速さで計算してくれることを確認できます。
だから、gccの側で時代遅れのライブラリを使った途端に、gccは新しい無難なライブラリをデフォルトで使ってくれるJuliaに計算速度で負ける。
コードを書くのはJuliaの方が圧倒的に楽。
だから、gccの側で時代遅れのライブラリを使った途端に、gccは新しい無難なライブラリをデフォルトで使ってくれるJuliaに計算速度で負ける。
コードを書くのはJuliaの方が圧倒的に楽。
#Julia言語
Juliaなら気楽に書けて、gccと同じ速さで計算してくれて、ライブラリの選択で失敗しがちな人はgccではなくJuliaを使った方が無難に速く計算できる可能性が高い。
しかもJuliaなら、自分で書いた微分方程式のソルバに「幅を持った数値」をパラメータとして与える「魔法」も使える。
Juliaなら気楽に書けて、gccと同じ速さで計算してくれて、ライブラリの選択で失敗しがちな人はgccではなくJuliaを使った方が無難に速く計算できる可能性が高い。
しかもJuliaなら、自分で書いた微分方程式のソルバに「幅を持った数値」をパラメータとして与える「魔法」も使える。
#Julia言語 NASAがJuliaを使うようになったことは技術的な合理性の観点からは当たり前のことでしかないと思います。
#Julia言語 例えば、gccの側でデフォルトのrand()を使うとJuliaに計算速度で負けます。
gcc側でメルセンヌツイスターMT19937を使ってもその後継のdSFMTがデフォルトのJuliaに計算速度で負けることになります。
gcc側でライブラリを自分で選ぶと容易に失敗できます。
gcc側でメルセンヌツイスターMT19937を使ってもその後継のdSFMTがデフォルトのJuliaに計算速度で負けることになります。
gcc側でライブラリを自分で選ぶと容易に失敗できます。
https://twitter.com/genkuroki/status/1371648668881752065
#Julia言語 添付画像のように、シンプレクティック法の1つであるYoshida6()法で微分方程式の数値解を求め、さらにパラメータに幅を持たせた場合の挙動を視覚化することを、空行を除いて9行で実行できています。
速いだけではなく、非常に楽ちん。
速いだけではなく、非常に楽ちん。
#Julia言語 JuliaでDifferentialEquations.jlとPlots.jlを使うと以下の仕事の仕方は時代遅れに感じられる：
❌gccやg++で微分方程式の数値解を求めるコードを書いて、計算結果はファイルに出力し、視覚化はそのファイル経由で行う。
パラメータを摂動した場合の挙動の視覚化は非常に面倒になる。
❌gccやg++で微分方程式の数値解を求めるコードを書いて、計算結果はファイルに出力し、視覚化はそのファイル経由で行う。
パラメータを摂動した場合の挙動の視覚化は非常に面倒になる。
今の日本の大学教育では
❌gccやg++で微分方程式の数値解を求めるコードを書いて、計算結果はファイルに出力し、視覚化はそのファイル経由で行う。
という時代遅れな仕事の仕方が普通だと思ったまま学生を卒業させている場合が多いのではないか？
そういう学生は現代のNASAでは通用しなさそう。
❌gccやg++で微分方程式の数値解を求めるコードを書いて、計算結果はファイルに出力し、視覚化はそのファイル経由で行う。
という時代遅れな仕事の仕方が普通だと思ったまま学生を卒業させている場合が多いのではないか？
そういう学生は現代のNASAでは通用しなさそう。
以下のリンク先の動画との比較:
JuliaCon 2019 | The Julia Language Ephemeris and Physical Constants Reader for Solar System Bodies
JuliaCon 2019 | The Julia Language Ephemeris and Physical Constants Reader for Solar System Bodies
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