FastGaussQuadrature.jlで数値積分しましょう
私の近況 最近FastGaussQuadrature.jlにPRを送って、高速化したりドキュメント整備したりロゴ追加したりしました。 パッケージやGauss求積への理解が深まったので、この機会にFastGaussQuadrature.jlを世に広めようと筆を執りました。 記事の方針 Gauss求積の解説から始めるので、「コード例を早く読みたいよ！」って人はさっさとスクロールしてね。 他の積分パッケージとの比較等もしたかったですが…分量が多くなったので見送りました。なので、今回の記事は「Gauss求積の理論 + FastGaussQuadrature.jlの使い方」をお送りします。 そもそもGauss求積って何なん？ 「数値積分の一種で、n点での関数の値のみから2n-1次の多項式まで厳密に計算できるもの」 がGauss求積と呼ばれるものです！ 任意の連続関数は多項式近似できるので、高次の多項
Juliaで学ぶ Hamiltonian Monte Carlo (NUTS 入り)
[DL輪読会]Factorized Variational Autoencoders for Modeling Audience Reactions to...Deep Learning JP
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cheatsheets/plotsjl-cheatsheet.pdf at master · sswatson/cheatsheets
https://julialang.kr/wp-content/uploads/2021/07/DataFramesCheatSheet_v1.x_rev1.pdf
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "以前書いた #Julia言語 版HMC(Hamiltonian Monte Carlo)のサンプルコード ポテンシャル函数φ(x)から、確率分布p(x)=exp(-φ(x))/Zのi.i.d.サンプルを生成する方法の1つ。 6… https://t.co/u5phZYxZDy"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#Julia言語 PyCall経由で得たPandasのデータフレームのJuliaへの変換函数の例 using DataFrames using Pandas: Pandas function pandas_to_julia… https://t.co/J8nbbEsyqg"