概要

• ソフトウェア入門講義
  • 数値計算をはじめとする研究用のプログラム
  • プログラムを書くための便利なツールやサービスの紹介

お品書き

• 前半: 使う側として使いこなす
• 後半: 作る側として使いこなす
  • プログラミング言語として Julia を中心に進める
  • 余裕があれば Python もやるかも(残念ながら無さそうです)

受講者へのお願い

• 適宜質問して
  • ディスカッションして
    • GitHub の Issue/Discussion を利用して
    • Issue 作って
• 誤り・誤植があったら
  • Pull Request を送ってください
• 周りに困ってる人がいたら助けてあげて
  • 参加者の専門・学年・プログラミング経験はみんな違う．
  • みんなナカマ・コワクナイヨ

ここでの Julia とは

• プログラミング言語の一つ
• 2012 年 Why We Created Julia に発表. 開発は 2009 年ごろから
  • Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah, and Alan Edelman
  • 冒頭で In short, because we are greedy. とあるように既存のプログラミング言語の良いところを取り入れた言語
• 高級言語の開発体験と実行速度の両立を図っている:
  • Why We Created Julia
    • We want the speed of C with the dynamism of Ruby
    • (Did we mention it should be as fast as C?)

Julia の良いところ

• Unicode 文字が変数として使える

julia> pi
π = 3.1415926535897...

julia> π # \pi TAB
π = 3.1415926535897...

他にも

julia> α, β, ..., ζ # \alpha TAB
julia> x₁, x², xᵢ₍ⱼ₊₁₎
julia> xₘᵢₙ, xₘₐₓ, xᴺ
julia> x̂ # x\hat TAB

Julia の良いところ

• インストールが容易
  • 高速なプログラムを書くために「別のプログラミング言語を使う選択」を強制させない
• 多重ディスパッチによる柔軟なインターフェースの提供
• Python などの他の言語との連携
  • すでにあるものはありがたく使おう
  • 徐々に Pure Julia なもパッケージも増えている
• パッケージ開発参加への参入しやすさ
  • コードは GitHub などのプラットフォーム上で OSS として公開されている
  • Git リポジトリによるローカルレジストリ

2024 年時点での状況

• 2024 年 Julia 1.10.2 が最新安定版
• 1.9 系から TTFL, TTFX 問題が改善されている

julia> ttfl = @elapsed using Plots
julia> ttfx = @elapsed display(plot(sin))

計測方法

julia +1.8, julia +1.9, julia +1.10 で各々対応するバージョンの Julia REPL を起動後下記を実行する:

julia> using Pkg; Pkg.activate(; temp=true); Pkg.add(name="Plots", version="1.39.0"); ttfl = (@elapsed using Plots); (ttfx = @elapsed display(plot(sin))); @show (ttfl, ttfx)

Julia のインストール

Windows ユーザ

winget install julia -s msstore

macOS, Linux, WSL2 ユーザ

curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

julia と juliaup というコマンドが使用できる

動作確認

Hello World を表示

$ julia
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.10.2 (2024-03-01)
 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release
|__/                   |

julia> println("Hello World")
Hello World

julia> println("Hello"); println("World")
Hello
World

julia> print("Hello"); print(" "); println("World")
Hello World

julia> # println は末尾に改行を挿入する．Python の print 相当

その他

最低限の動作確認

$ julia --version
julia version 1.10.2

動作環境の表示

julia> versioninfo()
Julia Version 1.10.2
Commit bd47eca2c8a (2024-03-01 10:14 UTC)
Build Info:
  Official https://julialang.org/ release
Platform Info:
  OS: macOS (x86_64-apple-darwin22.4.0)
  CPU: 16 × Intel(R) Core(TM) i9-9900K CPU @ 3.60GHz
  WORD_SIZE: 64
  LIBM: libopenlibm
  LLVM: libLLVM-15.0.7 (ORCJIT, skylake)
Threads: 1 default, 0 interactive, 1 GC (on 16 virtual cores)
Environment:
  JULIA_EDITOR = subl
  JULIA_PROJECT = @.

julia>

アップデートは定期的に

• 1.10 系が現時点で最新安定版. 今後 1.11 がリリースされたらバージョンを上げていきましょう

$ julia
The latest version of Julia in the `release` channel is 1.10.2+0.x64.apple.darwin14. You currently have `1.10.1+0.x64.apple.darwin14` installed. Run:

  juliaup update

to install Julia 1.10.2+0.x64.apple.darwin14 and update the `release` channel to that version.

• juliaup update すればいい感じにセットアップしてくれる．

Juliaup を使うメリット

• juliaup update でデフォルトで使用する Julia をアップデートしてくれる
• juliaup add 1.8 && julia +1.8 で Julia 1.8 を使用できる

いろんな場所で Julia は動く

• 皆さんがお持ちのマシンは Tier 1 なはず
  • 64 bit Raspberry Pi OS での Raspberry Pi 4, 5 でも動く
  • LatticeQCD.jl のテストは通りました
    • 結構すごいことだと思うよ
• Amazon SageMaker Studio Lab, Vertex AI など SSH 接続や Jupyter Notebook を使えるインスタンスを提供するプラットフォーム
• GitHub Codespaces
• Docker イメージが配布されてるのでカスタマイズもできる
• JuliaHub (一番楽)

要するに

• オンライン，オフライン好きな環境で遊びな！

JuliaHub

• VS Code ライクな UI で利用できる SaaS
• Pluto Notebook を立ち上げることができる
• 20 時間の無料枠
• 会場のインターネットが不安定な場合はこっちを使ってみるといいかも
• アカウントはこちらから作れます https://juliahub.com/

Pluto

julia> using Pkg; Pkg.add("Pluto")
julia> using Pluto; Pluto.run()

リアクティブなのが特徴

IJulia

julia> using Pkg; Pkg.add("IJulia")
julia> using IJulia; IJulia.installkernel("julia")

クラウド環境で↑を実行すれば Julia のカーネルがインストールされる

Jupyter Notebook じゃだめなのか？

• 別に構わない
  • 好みが分かれる
• Jupyter は任意のタイミングで任意のセルを任意の順序で実行することができてしまう
  • 意図しない結果を出してそれにより意思決定をしてしまう可能性がある
  • 他の人が試したときに再現しないような成果ができてしまう可能性がある
  • あなたの研究の有用性を裏付ける根拠がそのメチャクチャなノートブックに依るものであるならばそれは恐ろしい未来が待っている

jupytext

$ pip3 install jupytext
$ jupytext --to ipynb sample.jl # jl から ipynb を作る
$ jupytext --to jl sample.ipynb # ipynb から jl に変換

$ jupytext --to ipynb --execute sample.jl # 変換時にプログラムを実行して ipynb を作る

--set-kernel を使ってカーネルを指定できる