Juliaと遊ぶ線形代数(1) Juliaはどんなプログラミング言語？

ふと、線形代数と一緒にJuliaを学び直したいと思ったため、このシリーズでは、Juliaと線形代数をセットにしてまとめます。

Juliaに触れながら、なぜ線形代数がデータサイエンスにとって重要か少しでもお伝えできると嬉しいです。

線形代数の勉強の前に、、そもそもJuliaとはなんでしょう？

この記事は「Juliaの押さえておきたいポイント」をまとめます。

この記事がカバーする内容

Juliaはどんなプログラミング言語か
Juliaの強みは何か
どうやってJuliaの開発環境を構築するか

Juliaとは？

Juliaは、計算に便利なコマンド・ライブラリを備え、高速でコードの処理が可能であることから、科学技術分野での大規模数値計算への利用が期待されています。

2009年にマサチューセッツ工科大学（MIT）のJeff Bezanson氏らのもとでJuliaの開発がスタートしました。2012年にオープンソースとして公表、2018年にはver1.0がリリース、2021年４月にはver1.6がリリースされています。

Juliaは「科学のためのプログラミング言語」とも言われており、データサイエンティストや数学者の間で人気の言語となっています。

Juliaの特徴

へー、すごいですね！でも、Juliaって他のプログラミング言語とどう違うんですか？もう少し具体的に教えてください！

Juliaは、計算科学、機械学習、大規模な線形代数の演算、分散・並列処理コンピューティングに対応するため、Python、R、Matlab、C/C++の良いとこ取りをした言語です。

よく「Pythonのように記述でき、Cのように動く言語」と例えられています。まず、このイメージだけでも掴むと良いと思います。

Juliaの覚えておきたい特徴として、

オープンソース
MITライセンス
C言語、C＋＋のような速度
Rubyのように動的
MatLabのように数学表記ができ、線形代数の演算が可能
Pythonのように扱いやすい言語
Hadoopのような並列分散コンピューティングに向けた設計

などが挙げられます。⁽¹⁾⁽²⁾

これだけ特徴をあげると、ホントに都合いいなと思うくらいですが、開発者のJeff Bezanson氏らも

Even though we recognize that we are inexcusably greedy, we still want to have it all. 「僕たちがとんでもなく欲張りだということは自覚しているけど、それでもこれら全ての特徴が欲しいんだ」
引用: Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah, Alan Edelman, Why We Created Julia, 14 Feb 2012

と自認しています。なんて欲張りなんだ！

Juliaの速さ

なぜJuliaは処理速度を高速化できるのでしょう。その理由はJuliaが「型推論」と「JIT コンパイル方式」を採用しているから。

型推論は、コードのコンパイル時に実行コードのコンテクストに応じて自動で型を推定します。JITコンパイル方式は、ソフトウェアの実行時にその場でコードをコンパイルし、実行速度の向上を図る方法です。⁽³⁾

一方、Pythonはプログラミング言語を一命令ずつ処理する「インタプリタ方式」を採用しています。そのため、Pythonの処理速度は、「コンパイル方式」を採用しているC/C++より遅くなります。

同じ条件でPythonとJuliaの処理速度と比較してみると、JuliaはPythonより１〜２桁ほど速く処理するうえ、最高速度はC/C++にも到達します。

Juliaの課題

そんなJuliaにも課題はあります。課題は３つ。

ライブラリの種類：新しい言語であるがゆえ、他のプログラミング言語と比べるとJuliaのライブラリは種類が少ないです。
情報量：Juliaに関する参考書籍や利用例が増えつつありますが、Juliaのコミュニティは成熟していません。そのため、Python、R、Matlabに比べると得られる情報も少ないです。
処理速度：コードの書き方でJuliaの処理速度が変わることがあります。より効率的に使うためにJuliaの改善を待つか、詳しい方に指南頂く必要があるといったところです。

Juliaは他の言語に比べて若いプログラミング言語であり、開発過程にあります。今後の発展が楽しみなプログラミング言語であることは間違いないです。

@genkurokiさんがJuliaの情報を積極的に発信されています。Juliaに興味があれば参考になると思います。