科学机器学习的 Julia 语言现状

Edward Berman; Jacob Ginesin

科学机器学习的 Julia 语言现状

机器学习 2024-12-23 v2 数学软件编程语言

作者: Edward Berman , Jacob Ginesin

摘要

Julia 被称为是 Python 在科学机器学习和数值计算方面的潜在继任者，拥有更符合人体工程学且性能更好的特性。自Julia于2012年诞生并于2017年宣布语言目标以来，其生态系统和语言层面特性不断增长。本文对Julia的特性和生态系统进行了现代化的审视，评估了该语言的当前状态，并讨论了其作为事实上的科学机器学习语言取代Python的可行性与陷阱。我们呼吁社区解决阻碍进一步采纳的语言层面问题。

关键词

Julia 语言科学机器学习数值计算 Python 替代品语言生态系统

引用

@article{arxiv.2410.10908,
  title  = {The State of Julia for Scientific Machine Learning},
  author = {Edward Berman and Jacob Ginesin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2410.10908},
  year   = {2024}
}

备注

Presented at the 2024 NeurIPS Machine Learning and the Physical Sciences Workshop

科学机器学习的 Julia 语言现状

摘要

关键词

引用

备注

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