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新兴的计算机语言——Julia

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本文摘要(由AI生成):

Julia是一种新兴的开源编程语言,自2012年起逐渐崭露头角,至2019年已位列编程语言排行榜第37位。它融合了多种语言的优点,旨在提供高性能、通用性、动态类型、数值计算以及可组合性。Julia不仅适用于一般编程任务,更在科学计算、机器学习、数据科学和并行计算等领域展现出巨大潜力。Julia官网提供了丰富的资源和文档,中文社区也为学习者提供了交流和支持的平台。


我们知道,开发人员已经使用Python近30年了,并且目前正受到机器学习和数据科学家的大力推动。而Julia从2012年才开始使用,到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜中,Julia已经排在第37位了。


Julia到底是何方神圣?

看其官方介绍:“我们想要一种拥有自由许可的开源语言,同时拥有 C 的速度和 Ruby 的灵活。我们想要一种同像性语言,有像 Lisp 这样真正的宏,也有像 Matlab 这样的浅显熟悉的数学符号。我们想要一门像 Python 一样可用于通用编程,像 R 一样易于统计,像 Perl 一样自然地用于字符串处理,像 Matlab 一样强大的线性代数,像 shell 一样擅长将程序粘合在一起的语言。它简单易学,却能让严苛的黑客为之倾心。我们希望它是交互式的,具备可编译性。”Julia具有以下的特性:

●快速:Julia一开始就是为高性能而设计的。Julia可以通过LLVM而跨平台被编译成高效的本地代码。
●通用:Julia使用多分派作为编程范式,使其更容易表达面向对象和函数式编程范式。标准库提供了异步I/O,进程控制,日志记录,性能分析,包管理器等等。
●动态:Julia是动态类型的,与脚本语言类似,并且对交互式使用具有很好的支持。
●数值计算:Julia擅长于数值计算,它的语法适用于数学计算,支持多种数值类型,并且支持并行计算。Julia的多分派自然适合于定义数值和类数组的数据类型。
●可选的类型标注:Julia拥有丰富的数据类型描述,类型声明可以使得程序更加可读和健壮。
●可组合:Julia的包可以很自然的组合运行。单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能


Julia除了编写UI,静态编译代码,将其部署在Web服务器等一般用途之外,在科学计算,机器学习,数据科学,并行计算领域也大有可为。

相关资源
Julia官网:https://julialang.org/downloads/

Julia文档:https://docs.julialang.org/en/v1/
Julia中文社区:https://cn.julialang.org/




来源:数值分析与有限元编程
通用MATLABADSpython控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-04-01
最近编辑:5月前
太白金星
本科 慢慢来
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计算方阵的行列式

本文摘要(由AI生成):本文介绍了LU分解法和高斯消去法在线性代数中的应用。LU分解法将系数矩阵分解为下三角矩阵L和单位上三角矩阵U的乘积,从而简化行列式的计算。高斯消去法则是将矩阵化为上三角矩阵,行列式值保持不变。文章还通过算例展示了高斯消去法的应用,并提供了相关程序的下载链接。此外,文章还探讨了行列式的意义和性质,包括行列式与几何图形体积的关系、行列式的转置、行列式行的互换、行列式行的公因子提取、行列式行的线性变换等性质。●LU 分解法在已经完成 LU 分解之后也可以利用 LU 分解进行计算。这里采用 Crout 分解法把系数矩阵分解为 A = LU其中 L 为下三角矩阵, U 为单位上三角矩阵,进而有det(A)= det(L)det(U)●高斯消去法按照高斯消去法将矩阵A化为上三角矩阵A_up,则det(A)= det(A_up)●算例自编程序采用高斯消去法。计算结果为:★★★ 往期相关 ★★★高斯消去法解线性方程组及MATLAB实现高斯消去法解方程组及Python实现矩阵方程PS:程序下载点击这里★行列式的意义:n阶行列式的每一行(列)看作一个n维向量,则由n个n维向量围成一个几何图形。行列式就是这个几何图形的体积。★行列式的性质性质1 行列式与它的转置行列式相等。性质2 互换行列式的两行(列),行列式变号。推论 如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零。性质3 行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一数k,等于用数k乘此行列式。推论 行列式中某一行(列)的所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面。性质4 行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式等于零。性质5 把行列式的某一列(行)的各元素乘以同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去,行列式不变。 -------------- ------------------ end ------ ----- --- --- ---- 来源:数值分析与有限元编程

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