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私は Julia 言語がとても好きです。科学計算用に設計されていますが、私にはかなり優れた汎用言語のように見えます。汎用プログラミング (Web アプリなど) に適さない理由 (あるとすれば) は何ですか? ライブラリの欠如は明らかですが、もっと「修正できない」ものはありますか?

Octave と Julia を使用して、大きな正方行列を持つランダム線形システムを解こうとしています。Octave と Julia の構文は非常に似ているため、次のコードを Octave シェルと Julia シェルの両方で実行します。

Octave は 1e-12 の近傍で r を返します。一方、Julia はエラーを返します。

Julia ではバックスラッシュ演算子は小さなシステム (10 x 10 など) では機能しますが、50 x 50 のシステムでは既にエラーが発生します。私が知る限り、Octave と Julia の両方が BLAS と LAPACK を使用しているため、なぜ Julia がこのタスクを実行できないのか、かなり混乱しています。誰かがこれを修正する方法を教えてもらえますか?

システムインフォメーション

• Linux ミント 13 KDE、64 ビット
• PPA から LLVM 3.2 と Clang 3.2 をインストールしました: ppa:kxstudio-team/builds
• Julia 0.2.0-2429.rb0a9ea79 をソースからコンパイル

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OpenBLAS 0.2.7 がリリースされたため、この問題は解決されました。Julia を再コンパイルするときは、Julia が OpenBLAS >=0.2.7 のシステム バージョンを使用しているか、Julia が OpenBLAS >=0.2.7 の独自のバージョンを内部でコンパイルしていることを確認してください。

この Julia 式で配列を作成しないようにする方法はありますか:

そして、この Python ジェネレータ式と同様に動作するようにします。

Julia バージョンは、Python の N*N/2 に対して、配列の割り当てと N*N 回の反復により、Python よりも 2.3 倍遅くなります。

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Julia でいくつかの実装を試した後、私が入手した最速のループ スタイル バージョンは次のとおりです。

しかし、改善された機能バージョンはそれほど遅れていません (2 倍のドメインを考慮した場合、わずか 14% 遅くなるか、大幅に速くなります):

isPalindromeこのページの上部にあるオリジナル バージョンと比較して、関数を定義することにより、2.6 倍の予期しないパフォーマンスの向上があります。