Calculus mit Julia: Ein neuer Weg, Analysis zu lernen
Calculus with Julia
Diese Notizen führen in die Analysis ein und nutzen dabei die Programmiersprache Julia. Statt eines Computeralgebrasystems wie Mathematica oder Maple steht die numerische Berechnung im Vordergrund, ergänzt durch symbolische und grafische Elemente. Die Leser lernen anhand von Beispielen und Übungsaufgaben, wie sie mit Julia typische Analysisprobleme lösen können. Ein begleitendes Julia-Paket erleichtert den Einstieg.
Unser eigentliches Ziel ist es, die Konzepte mit Hilfe von Technologie so weit wie möglich zu durchdringen, ohne uns in den Mechanismen der Computersprache zu verlieren.
- Trusteando
Nur ein kurzer Blick auf das Kapitel über Ableitungen:
using CalculusWithJulia
using Plots
plotly()
using SymPy
Diese Show verwendet sympy, daher scheint die Behauptung, dass sie versuchen, den Teil mit der Computersprache weitgehend zu reduzieren und sich auf die Konzepte der Analysis zu konzentrieren, sehr schwierig, weil sympy eine weitere Komplexitätsebene hinzufügt. In einem universitären Umfeld mit kostenlosen Lizenzen für Studenten von Mathematica oder Matlab ist es sehr schwierig, Julia + Sympy zu wählen, außerdem ist sympy nicht auf dem Niveau von Mathematica oder dem symbolischen Werkzeug von Maple. Nicht, dass Julia eine sehr schöne, lispy Sprache ist, mit großartigen Leuten im Team.
- patagurbon
Es gibt keine Sprache, in der ich (angewandte) Mathematik lieber unterrichten würde als in Julia. Lean ist offensichtlich gut für alles, was einen Beweis beinhaltet, aber für den Unterricht von allem, was lineare Algebra betrifft, reicht allein die Syntax als Grund aus, Julia zu bevorzugen.
Optimierung, speziell die Art, die JuMP angeht, ist ein weiteres Feld, in dem das Unterrichten in Julia wahrscheinlich einfacher ist als in jeder anderen Sprache.
- utilize1808
Wie ist heutzutage die Developer Experience mit Julia? Gibt es IDE- / statische Analyse- / Debugger-Optionen, die sich nicht experimentell anfühlen?