[%] Matlab vs Julia

[ㅁㅁㅁㄴㅇㄻㄴ(114.200)]

떡밥 한 번 던져본다.

자세한 답변 바람.

[커헠(msca8h)]

매틀딱 장점: 방대한 라이브러리, 편리한 UI, Simulink, 윈도우 지원, 워크스페이스. 단점: 가격, 씨1발 같은 문법이랑 인터페이스, BLAS 연산 외에는 컴퓨터 감속기 성능 - return 0;

[커헠(msca8h)]

줄리아 장점: 다른 언어와 간편한 인터페이싱 (지림 ㄹㅇ), 있을껀 다 있는 라이브러리, 무료, 빠른 성능, 알흠다운 문법. 단점: 패끼지 시스템이 가끔 삐걱거림, 통계 파트는 고인물용 패키지가 부족 (베이지언 쪽은 풍부), JIT 컴파일 시간이 짜증남 - return 0;

[커헠(msca8h)]

둘다 딥러닝에는 그지라는 공통점이 있음. 줄리아는 Flux.jl 이라는 네이티브 cuDNN 기반 라이브러리를 한참 개발중에 있음 - return 0;

[ㅁㅁㅁㄴㅇㄻㄴ(114.200)]

매틀딱 문법 구체적으로 어떤 부분이 좆같음?

[커헠(msca8h)]

automatic differentiation 은 줄리아가 업계 최강임. 개쩜. 네이티브 줄리아 코드도 전부 미분해버림. 미분 구현 안 해놓은 라이브러리 같은 것도 AD 쓰면 쫙쫙 미분되는 경우가 많음 - return 0;

[커헠(msca8h)]

ㅁㅁㅁㄴ/ 너무 많은데 일단 매트릭스랑 벡터가 구분 안되는 것부터 거지고, broadcasting (점 오페이터) 는 구현 해놓은 것만 지원하는게 쓰레기고 (줄리아는 다 자동으로 댐), 함수 정의 문법도 쓰레기고 람다 식 문법도 쓰레기, struct 도 쓰레기, 타입 시스템도 쓰레기 걍 쓰레기 - return 0;

[ㅁㄴㅇ(210.107)]

최적화 신경 안쓰고 우당탕탕 돌려서 어떻게든 결과만 뽑아서 논문 쓰기에는 매트랩 괜찮아 보이던데

[ㅁㄴㅇ(210.107)]

통신 연구실에서 많이 쓰는 듯

[커헠(msca8h)]

전자공학은 매틀랩 쓰는게 거의 국룰임 - return 0;

[프갤럼(121.165)]

줄리아에는 JIT 컴파일 타임을 해소하기 위해서 나온 PackageCompiler 라는 package가 있는데 이게 되는놈이 있고 안되는 놈이 있음(테스트해봐서 알고있음).