数値計算屋がFortranを捨てるべき３つの理由 - コンピュータ将棋 Qhapaq
パンチカード時代の負の遺産として数値計算系を中心に今も生き続けている言語Fortran。本稿では仮に数値計算用途であってもFortranを使うべきでない理由を説明することで、悪しき文化の終幕を促進したいと思います。 因みに筆者は量子系を中心にした数値計算を生業としています。C++、Pythonがメインですが数値計算ライブラリの拡張などの用途でFortran77も90も触ったことがありますし、Fortran製のライブラリは頻繁に利用しています。 あくまで筆者の経験に基づいたものでありFortranを使っている技術者からすれば反論もあるものとおもいます。 【１．教材として不適切である】 Fortranの長所として計算向けに設計されているため、行列や複素数の計算が簡単であるという点がよく挙げられます。確かに、Fortranの計算はC++などに比べ直感的で簡単です。しかし、高度なプロダクトを開発す
モンテカルロ法で次元の呪いを体験する - ぷる日記
MCMC講義（伊庭幸人） 難易度 - YouTube を観ていたところ、「(モンテカルロ法で円周率を求めるのは高次元になるとうまく行かなくなるので)一度は必ずやってみるべし！」と言われたのでやってみました。(4:17～) もちろんSASで。 N次元単位超球の(超)体積 超球を包む1辺の長さが2の超立方体の(超)体積 円周率を求める コードをシンプルにするために球の中心を原点にとり、すべての次元に対して正の方向のみを考えます。すると、球内部の体積は、単位立方体の体積はとなります。 この立方体の中に一様ランダムに点を打っていったときに、点を打った数と球の中に点が入ったときの数の比率が立方体の体積に対する球内部の体積の比率に近くなることが期待できます。 式で書くと、 について整理すると となります。*1 コード %macro pi(dim=, rep=); data pi; do i = 1 t
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30年前のBASICで「0.01を10000回足したら100.003」になると書いてあったので、今の環境で試してみたら同じ結果だった話 - Togetter
Eigenvalue algorithm - Wikipedia
