KT
Хотя может кто то ещё знает, не только орги )
Size: a a a
2020 January 22
GI
Люди, которые были причастны к митапу Julia: где можно почитать, как организовать безопасную конференц-связь, со звуком и видео?
Zoom?
GI
или прямо безопасную-безопасную?)
KT
Да я даже не знаю, ну чтоб левых людей не было как минимум )
GI
есть альтернативные варианты, но они сложнее, как по мне
GI
точно не Скайп)
KT
А с ним что плохо
GI
если надо шарить экран, аннотировать и просто много людей - неудобно все, по-моему
GI
и какие-то случайные косяки - постоянно же
RS
Google hangouts тоже вполне работает
2020 January 23
GC
https://arxiv.org/abs/2001.07625
Computer Science > Mathematical Software
MonteCarloMeasurements.jl: Nonlinear Propagation of Arbitrary Multivariate Distributions by means of Method Overloading
Fredrik Bagge Carlson
(Submitted on 21 Jan 2020)
This manuscript outlines a software package that facilitates working with probability distributions by means of Monte-Carlo methods, in a way that allows for propagation of multivariate probability distributions through arbitrary functions. We provide a \emph{type} that represents probability distributions by an internal vector of unweighted samples, \texttt{Particles}, which is a subtype of a \texttt{Real} number and behaves just like a regular real number in calculations by means of method overloading. This makes the software easy to work with and presents minimal friction for the user. We highlight how this design facilitates optimal usage of SIMD instructions and showcase the package for uncertainty propagation through an off-the-shelf ODE solver, as well as for robust probabilistic optimization with automatic differentiation.
Computer Science > Mathematical Software
MonteCarloMeasurements.jl: Nonlinear Propagation of Arbitrary Multivariate Distributions by means of Method Overloading
Fredrik Bagge Carlson
(Submitted on 21 Jan 2020)
This manuscript outlines a software package that facilitates working with probability distributions by means of Monte-Carlo methods, in a way that allows for propagation of multivariate probability distributions through arbitrary functions. We provide a \emph{type} that represents probability distributions by an internal vector of unweighted samples, \texttt{Particles}, which is a subtype of a \texttt{Real} number and behaves just like a regular real number in calculations by means of method overloading. This makes the software easy to work with and presents minimal friction for the user. We highlight how this design facilitates optimal usage of SIMD instructions and showcase the package for uncertainty propagation through an off-the-shelf ODE solver, as well as for robust probabilistic optimization with automatic differentiation.
KT
Что меня изумляет -- часто есть пакеты для всякой жести, но нет банального подсчёта cdf для многомерного нормального распределения
KT
https://www.stochasticlifestyle.com/zero-cost-abstractions-in-julia-indexing-vectors-by-name-with-labelledarrays/
Вот начиная с labelled array ничего не понятно )
Вот начиная с labelled array ничего не понятно )
АО
А что именно непонятно?
Я правда только до generated functions добрался 😊
Но поначалу всё довольно просто, хотя конечно использование типов для того, чтобы что-то считать меня пугает.
По сути, он в этом случае идёт прямо против вот этого совета: https://docs.julialang.org/en/v1/manual/performance-tips/#The-dangers-of-abusing-multiple-dispatch-(aka,-more-on-types-with-values-as-parameters)-1
Я правда только до generated functions добрался 😊
Но поначалу всё довольно просто, хотя конечно использование типов для того, чтобы что-то считать меня пугает.
По сути, он в этом случае идёт прямо против вот этого совета: https://docs.julialang.org/en/v1/manual/performance-tips/#The-dangers-of-abusing-multiple-dispatch-(aka,-more-on-types-with-values-as-parameters)-1
АО
И делает названия переменных - типом.