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Anwendungszweck

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Anwendungszweck

Autor: Ph0non 15.10.21 - 08:53

Hier scheinen sich viele Leute gegen Julia auszusprechen ohne die Sprache überhaupt mal benutzt zu haben. Ausführungsgeschwindigkeit ist ein Thema, aher wie sieht es mit der Einstiegsfreundlichkeit und Lesbakeit des Codes aus? Welcher syntactic sugar wird unterstützt, um das Programmieren einfacher zu machen?

Ich finde die dynamische Typisierung für einen schnellen Prototyp großartig. Wenn der Code soweit steht, kann ich dann das sehr einfach über die Typdeklaration in einer function das ganze statisch typisieren. Sogar mit einer gewissen Granularität. Das Argument ist immer ein 4d-Array, aber die Subtypes können mal Int und mal String sein? Kein Problem. (Nur als Beispiel)

Gerade bestimmten Pakete machen Julia für mich zu einem sehr mächtigen und dabei dennoch einfachen Werkzeug. Dazu gehören JuMP.jl und Distributions.jl. Mit JuMP kann ich nahezu trivial Optimierungsproblem formulieren und anschließend über Cbc lösen lassen. Die Möglichkeiten von Distributions sind dahingehend sehr vielfältig und reichen davon Zufallszahlen nach einer bestimmten Verteilung zu erzeugen, aber auch Distributionen an bestehenden Stichproben anzupassen. Für meine Arbeit sind dabei truncated Distributions von besonderem Interesse, die nativ unterstützt werden.

Durch JuMP und Distributions haben sich bei mir bestimmte Arbeitsaufgaben von Wochen auf Minuten bis Stunden reduziert.



4 mal bearbeitet, zuletzt am 15.10.21 08:54 durch Ph0non.


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Ph0non | 15.10.21 - 08:53
 

Re: Anwendungszweck

ronda-melmag | 15.10.21 - 15:11

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