数値計算 【入門】Juliaの基本的な使い方【数値計算】
かなりMATLABに酷似しているが、
細かい仕様面の違いがある。
添え字が丸カッコではなく、角かっこである点。
区間演算子(start:step:end)では参照のみ可能で更新は不可。
上記で更新可能にするにはVectorに渡して実態を持たせる必要がある。
Julia
数値計算 
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その17【基本的な使い方⑦】
Juliaでスライシングを実施。
基本的にはMATLABと似た感じ。
ただし、配列添え字用のカッコが違う。
あと、スライシングの結果、ベクトルとなった場合は列ベクトルになる。
行列としてスライシングした場合は、元の行と列の関係は維持される。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その14【基本的な使い方④】
Juliaの基本的な使い方。
Juliaは列ベクトルがデフォルト。
MATLAB、Scilabは行ベクトルがデフォルトであるため、扱いに気を付ける必要がある。
列ベクトルがデフォルトになっている理由としては、数式との一致性を考慮した結果と推測される。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その13【基本的な使い方③】
Juliaの基本的な使い方・・・の前にいろいろクセが違うのでそれの調査。
start:step:endの形式(区間演算子)で等差数列を表現できるが、この状態ではメモリ上に実態を持っていない。
よって、読み出しはできるが、書き込みはできない。
区間演算子に実態を持たせるにはVectorに渡すことで解決。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その5【概要編⑤】
ぶっちゃけJuliaについては良く知らない。
Wikipadiaに活躍してもらって引用しまくり。
最大の特徴はJITコンパイル。
これにより、複数回の実行に関しては類似言語/ツールからみたら最速になり得る。
というわけでJuliaに関しては逐次調べながらの試しながらで進める。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その1【概要編①】
ベクトル、行列良く分からん。
単なる表現ルールではあるが、そのルールがわからん。
学生時代は大量の手計算をさせられた記憶がフラッシュバック。
今の時代はツール使えば計算は一撃。
MATLAB,Python,Scilab,Julia並行でいろいろやるプランを考える。