Re: [問卦] Julia 真的會超車 Python 嗎
※ 引述《hank850503 (elite)》之銘言：
: 看對岸的內容農場看到的
: 說 Julia 集程式語言的大成
: 有 C 的速度 Python 的優雅三小的
: 肥宅我寫的程式不多
: 有沒有內行人開示一下
: Julia 到底什麼鬼
: 現在學起來以後發展機會大嗎
Julia 等於是新創語言 內部是用LLVM做的
目的應該是用來取代 Matlab
矩陣運算的部分 Julia 跟 Matlab 底層都是用 LAPACK
所以 奇異值分解 特徵值分解 結果"應該"是一樣的
撇除 LAPACK 版本的不同 用的演算法都是 Schur decomposition 跟
Jacobi decomposiition
Python用途比較廣 很多遊戲MOD還是用Python做的
要單純跟Julia比的話 應該是比套件
Python 有兩個科學運算套件 Scipy 跟 Numpy
Numpy 底層一樣是用 LAPACK
Scipy 不確定
最明顯的差別就是求矩陣的反矩陣時
這裡是說 generalized inverse matrix 或叫 pseudo inverse
Numpy 是直接做 SVD 求反矩陣
Scipy 是用最小平方法去做
總結:
程式語言大同小異 不外乎變數 函式 if-else loop
精通一門之後 學習另一門語言也很快
真正的學問是裡面的東西 Julia跟Matlab可以用的領域很廣
搞懂訊號與系統 知道 equalizer (等化器) DFE, FFE
或是線性代數 知道column space, null space的意義
矩陣特徵值分解 奇異值分解的意義, 甚麼是條件數 (condition number)
進而去了解矩陣的各種分解跟其演算法: QR 分解, Cholesy 分解
SVD 有那些演算法 跟其優缺點
什麼是 forward error, backward error
大概是這樣
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討論串 (同標題文章)
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完整討論串 (本文為第 2 之 3 篇)：