Julia (プログラミング言語)
Juliaは、高度な計算科学や数値解析の分野から汎用プログラミングまでをカバーする高水準の動的プログラミング言語です。並行計算、並列計算、分散コンピューティングに対応し、C言語やFortranへのForeign function interfaceをアダプターパターンなしで利用できます。ガベージコレクション、先行評価、浮動小数点数計算、線形代数学、高速フーリエ変換、正規表現照合などのライブラリを備えています。
多重ディスパッチ: Juliaの中核となる機能で、引数の型に基づいて実行する関数を動的に選択します。
動的型付け: 変数の型を明示的に宣言する必要がなく、柔軟なプログラミングが可能です。
高速な実行速度: LLVMコンパイラフレームワークを利用し、C言語に匹敵するほどの高速な実行速度を実現しています。特に数値計算においては、PythonやR言語よりも大幅に高速です。
パッケージマネージャ: 組み込みのパッケージマネージャにより、外部ライブラリのインストールや管理が容易です。
メタプログラミング: Lispのようなマクロやメタプログラミング機能を備え、コード生成や最適化を柔軟に行えます。
相互運用性: C言語やFortranのコードを直接呼び出すことができ、Python、R言語、C++、Java、SQLなどとの連携も可能です。
Juliaは、@ccallマクロを使用してC言語やFortranのライブラリを直接呼び出すことができます。また、外部ライブラリを使用することで、Python、R言語、C++、Java、SQLなど様々な言語やシステムと相互運用できます。
例えば、C言語のprintf関数を呼び出す例を以下に示します。
julia
@ccall printf("Hello, world!
"::Cstring)::Cint
Pythonとの相互運用では、PythonCallパッケージを利用することで、JuliaからPythonのコードを呼び出したり、PythonからJuliaのコードを呼び出したりできます。この際、NumPyのようなライブラリも連携可能です。ただし、NumPyはrow-major（行優先）で配列のインデックスが0から始まるのに対し、Juliaはcolumn-major（列優先）で配列のインデックスが1から始まるという違いに注意が必要です。
以下はJuliaからPythonのNumPyを呼び出す例です。
julia
using PythonCall
py"""
import numpy as np
a = np.array(1, 2], [3, 4)
print(a)
"""
逆に、PythonからJuliaを呼び出すことも可能です。Juliaの高速な計算能力を活かし、計算量の多い部分だけをJuliaで処理するなどの使い方ができます。
python
from juliacall import Main as jl
jl.eval("using LinearAlgebra")
a = jl.eval("rand(3,3)")
b = jl.eval("rand(3,3)")
c = jl.eval("a b")
print(c)
Juliaで"Hello, world!"と表示するコードは以下の通りです。
julia
println("Hello, world!")
Juliaで行列Aと行列Bの行列積を計算するコードは以下の通りです。
julia
A = [1 2; 3 4]
B = [5 6; 7 8]
C = A B
println(C)
このように、MATLABやPythonのNumPyと同様に、簡潔に数学的な操作を記述できます。特に、行列積の計算はBLASライブラリ（デフォルトはOpenBLAS）を呼び出しているだけで、C言語やFortranと同程度の速度で動作します。
Juliaの開発は2009年に始まり、2012年2月にオープンソースとして公開されました。2018年8月8日にバージョン1.0がリリースされ、2020年8月1日にバージョン1.5がリリースされました。
2018年12月には、開発者の3人がSIAM（アメリカ工業及び応用数学会）によるジェームズ・H・ウィルキンソン賞を受賞しました。
Fortran
Mathematica
NumPy
SciPy
R言語
MATLAB
GNU Octave
数多くの書籍や論文でJuliaに関する情報が提供されています。以下にいくつかの参考文献を挙げます。
Nagar, Sandeep (2017). Beginning Julia Programming-For Engineers and Scientists. Springer
Bezanson, J; Edelman, A; Karpinski, S; Shah, V. B (2017). Julia: A fresh approach to numerical computing. 59. SIAM Review. pp. 65-98.
Ben Lauwens and Allen B. Downey: "Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist", Oreilly & Associates Inc, ISBN 978-1492045038 (2019年5月).
Eric Darve and Mary Wootters: "Numerical Linear Algebra with Julia", SIAM, ISBN 978-1-611976-54-0 (2021).
Tobin A Driscoll and Richard J. Braun: "Fundamentals of Numerical Computation: Julia Edition", SIAM, ISBN 978-1-611977-00-4 (2022年8月）.
Noel Kalicharan: "Julia - Bit by Bit: Programming for Beginners", Springer, ISBN 978-3-030-73935-5 (2021).
C. T. Kelley: "Solving Nonlinear Equations with Iterative Methods: Solvers and Examples in Julia", SIAM, ISBN 978-1-611977-26-4（2022年）.
Clemens Heitzinger: "Algorithms with Julia", Springer, ISBN 978-3-031-16559-7 (2022).
Joshi, Anshul 著、石井一夫、岩中公紀、太田博三、大前奈月、兼松正人、古徳純一、菅野剛、高尾克也、中村和敬 訳『Juliaデータサイエンス―Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索』NTS、2017年（原著2016年）。
Kamiński, Bogumił、Szufel, Przemysław 著、中田秀基 訳『Juliaプログラミングクックブック 言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで』オライリー・ジャパン、2019年10月。
進藤裕之, 佐藤建太:「1から始める Juliaプログラミング」、コロナ社、ISBN 978-4339029055（2020年3月26日）。
石井一夫:「基礎から学ぶJulia 基本文法からデータサイエンスまで」、SCC(エスシーシー）、ISBN 978-4886470225（2021年1月25日）。
Tanmay Bakshi, 菅原 宏治 (訳):「Julia超入門」、東京化学同人、ISBN 978-4807920211（2021年2月14日）。
永井佑紀：「1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング」、講談社 (KS情報科学専門書)、ISBN 978-4065282823（2022年6月23日）。
後藤俊介：「実践Julia入門」、技術評論社、ISBN 978-4297133504（2023年3月15日）。
佐藤建太：「Juliaプログラミング大全」、講談社、ISBN 978-4-06-531819-5 (2023年6月1日)。
小高知宏：「Juliaによる数値計算とシミュレーション」、オーム社、ISBN 978-4274230493 （2023年6月20日）。
永井佑紀：「Juliaではじめる数値計算入門」、技術評論社、ISBN 978-4-297-14128-8 (2024年5月13日).
公式ウェブサイト
The Julia Manual
Tobin A. Driscoll and Richard J. Braun: "Fundamentals of Numerical Computation" ※ Julia version
佐藤純一, 鷲沢嘉一「動的プログラミング言語Juliaの紹介」
Ben Lauwens and Allen Downey: "Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist", (2018).
永井佑紀:「物理で使う数値計算入門：Julia言語による簡単数値計算」
Julia Computing Receives DARPA Award to Accelerate Electronics Simulation by 1,000x
Julia in physicsでのチュートリアル講演
Julia でデータサイエンス 統計検定や一般化線形モデルなどの計算とプロットの完結コード
「数学と物理におけるJulilaの活用」、マス・フォア・インダストリ研究 No.27、九州大学（2024年）
「Julia in physics2024」、東京大学
特徴
多重ディスパッチ: Juliaの中核となる機能で、引数の型に基づいて実行する関数を動的に選択します。
動的型付け: 変数の型を明示的に宣言する必要がなく、柔軟なプログラミングが可能です。
高速な実行速度: LLVMコンパイラフレームワークを利用し、C言語に匹敵するほどの高速な実行速度を実現しています。特に数値計算においては、PythonやR言語よりも大幅に高速です。
パッケージマネージャ: 組み込みのパッケージマネージャにより、外部ライブラリのインストールや管理が容易です。
メタプログラミング: Lispのようなマクロやメタプログラミング機能を備え、コード生成や最適化を柔軟に行えます。
相互運用性: C言語やFortranのコードを直接呼び出すことができ、Python、R言語、C++、Java、SQLなどとの連携も可能です。
相互運用性の詳細
Juliaは、@ccallマクロを使用してC言語やFortranのライブラリを直接呼び出すことができます。また、外部ライブラリを使用することで、Python、R言語、C++、Java、SQLなど様々な言語やシステムと相互運用できます。
例えば、C言語のprintf関数を呼び出す例を以下に示します。
julia
@ccall printf("Hello, world!
"::Cstring)::Cint
Pythonとの相互運用では、PythonCallパッケージを利用することで、JuliaからPythonのコードを呼び出したり、PythonからJuliaのコードを呼び出したりできます。この際、NumPyのようなライブラリも連携可能です。ただし、NumPyはrow-major（行優先）で配列のインデックスが0から始まるのに対し、Juliaはcolumn-major（列優先）で配列のインデックスが1から始まるという違いに注意が必要です。
以下はJuliaからPythonのNumPyを呼び出す例です。
julia
using PythonCall
py"""
import numpy as np
a = np.array(1, 2], [3, 4)
print(a)
"""
逆に、PythonからJuliaを呼び出すことも可能です。Juliaの高速な計算能力を活かし、計算量の多い部分だけをJuliaで処理するなどの使い方ができます。
python
from juliacall import Main as jl
jl.eval("using LinearAlgebra")
a = jl.eval("rand(3,3)")
b = jl.eval("rand(3,3)")
c = jl.eval("a b")
print(c)
コード例
Hello World
Juliaで"Hello, world!"と表示するコードは以下の通りです。
julia
println("Hello, world!")
行列積
Juliaで行列Aと行列Bの行列積を計算するコードは以下の通りです。
julia
A = [1 2; 3 4]
B = [5 6; 7 8]
C = A B
println(C)
このように、MATLABやPythonのNumPyと同様に、簡潔に数学的な操作を記述できます。特に、行列積の計算はBLASライブラリ（デフォルトはOpenBLAS）を呼び出しているだけで、C言語やFortranと同程度の速度で動作します。
沿革
Juliaの開発は2009年に始まり、2012年2月にオープンソースとして公開されました。2018年8月8日にバージョン1.0がリリースされ、2020年8月1日にバージョン1.5がリリースされました。
2018年12月には、開発者の3人がSIAM（アメリカ工業及び応用数学会）によるジェームズ・H・ウィルキンソン賞を受賞しました。
関連項目
Fortran
Mathematica
NumPy
SciPy
R言語
MATLAB
GNU Octave
参考文献
数多くの書籍や論文でJuliaに関する情報が提供されています。以下にいくつかの参考文献を挙げます。
洋書
Nagar, Sandeep (2017). Beginning Julia Programming-For Engineers and Scientists. Springer
Bezanson, J; Edelman, A; Karpinski, S; Shah, V. B (2017). Julia: A fresh approach to numerical computing. 59. SIAM Review. pp. 65-98.
Ben Lauwens and Allen B. Downey: "Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist", Oreilly & Associates Inc, ISBN 978-1492045038 (2019年5月).
Eric Darve and Mary Wootters: "Numerical Linear Algebra with Julia", SIAM, ISBN 978-1-611976-54-0 (2021).
Tobin A Driscoll and Richard J. Braun: "Fundamentals of Numerical Computation: Julia Edition", SIAM, ISBN 978-1-611977-00-4 (2022年8月）.
Noel Kalicharan: "Julia - Bit by Bit: Programming for Beginners", Springer, ISBN 978-3-030-73935-5 (2021).
C. T. Kelley: "Solving Nonlinear Equations with Iterative Methods: Solvers and Examples in Julia", SIAM, ISBN 978-1-611977-26-4（2022年）.
Clemens Heitzinger: "Algorithms with Julia", Springer, ISBN 978-3-031-16559-7 (2022).
和書
Joshi, Anshul 著、石井一夫、岩中公紀、太田博三、大前奈月、兼松正人、古徳純一、菅野剛、高尾克也、中村和敬 訳『Juliaデータサイエンス―Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索』NTS、2017年（原著2016年）。
Kamiński, Bogumił、Szufel, Przemysław 著、中田秀基 訳『Juliaプログラミングクックブック 言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで』オライリー・ジャパン、2019年10月。
進藤裕之, 佐藤建太:「1から始める Juliaプログラミング」、コロナ社、ISBN 978-4339029055（2020年3月26日）。
石井一夫:「基礎から学ぶJulia 基本文法からデータサイエンスまで」、SCC(エスシーシー）、ISBN 978-4886470225（2021年1月25日）。
Tanmay Bakshi, 菅原 宏治 (訳):「Julia超入門」、東京化学同人、ISBN 978-4807920211（2021年2月14日）。
永井佑紀：「1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング」、講談社 (KS情報科学専門書)、ISBN 978-4065282823（2022年6月23日）。
後藤俊介：「実践Julia入門」、技術評論社、ISBN 978-4297133504（2023年3月15日）。
佐藤建太：「Juliaプログラミング大全」、講談社、ISBN 978-4-06-531819-5 (2023年6月1日)。
小高知宏：「Juliaによる数値計算とシミュレーション」、オーム社、ISBN 978-4274230493 （2023年6月20日）。
永井佑紀：「Juliaではじめる数値計算入門」、技術評論社、ISBN 978-4-297-14128-8 (2024年5月13日).
外部リンク
公式ウェブサイト
The Julia Manual
Tobin A. Driscoll and Richard J. Braun: "Fundamentals of Numerical Computation" ※ Julia version
佐藤純一, 鷲沢嘉一「動的プログラミング言語Juliaの紹介」
Ben Lauwens and Allen Downey: "Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist", (2018).
永井佑紀:「物理で使う数値計算入門：Julia言語による簡単数値計算」
Julia Computing Receives DARPA Award to Accelerate Electronics Simulation by 1,000x
Julia in physicsでのチュートリアル講演
Julia でデータサイエンス 統計検定や一般化線形モデルなどの計算とプロットの完結コード
「数学と物理におけるJulilaの活用」、マス・フォア・インダストリ研究 No.27、九州大学（2024年）
「Julia in physics2024」、東京大学
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