科学计算语言Julia及MWORKS实践 课件 2-Julia语言简介

一、Julia语言及MWORKS简介1.1科学计算与系统建模仿真应用场景1.2MWORKS平台简介1.3科学计算环境Syslab功能简介1.4系统建模仿真环境Sysplorer功能简介1.5Julia语言简介1.5、Julia语言科学计算语言概述目前，国际上有三种商用科学计算语言最有影响：TheMathWorks公司的MATLAB语言、WolframResearch公司的Mathematica语言和WaterlooMaple公司的Maple语言。尽管MATLAB、Maple和Mathematica等语言具备强大的科学运算功能，但它们都是需要付费的商用软件，其内核部分的源程序也是不可见的。1.5、Julia语言科学计算语言概述开放式科学计算语言Scilab：由法国国家计算机科学与控制研究院开发的类似于MATLAB的软件，于1989年正式推出，其源代码完全公开，且为免费传播的自由软件。该语言的主要应用背景是控制与信号处理。Octave：构思于1988年，并于1993年正式推出的一种数值计算语言，其出发点和MATLAB一样都是数值线性代数的计算。该语言早期的目标是为教学提供支持，目前也是较为广泛地应用于教学领域。Python：是一种面向对象的、动态的程序设计语言，越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图形。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门通用的程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言应用范围更广泛，有更多的程序库支持，但MATLAB中的许多高级功能和工具箱目前还是无法替代。1.5、Julia语言Julia语言简介Julia语言是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，首先定位是通用编程语言，其次是高性能计算语言，其语法与其他科学计算语言相似，在多数情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能。目前Julia语言主要应用领域为数据科学、科学计算与并行计算、数据可视化、机器学习。Julia语言特点采用MIT许可证，免费又开源；用户自定义类型的速度与兼容性和内建类型一样好；无需特意编写向量化的代码；专为并行计算和分布式计算设计；轻量级的“绿色”线程；简洁的类型系统；便捷、可扩展的类型转换和类型提升；对Unicode的有效支持，包括但不限于UTF-8；像Lisp一样的宏和其他元编程工具；直接调用C函数，无需封装或调用特别的API；像Shell一样强大的管理其他进程的能力；2012.2.142013.11.192014.8.212015.10.82016.9.202017.6.192019.8.202019.1.222018.8.82021.11.302023.1.8V0.1.0V0.2.0V0.3.0V0.4.0V0.5.0V0.6.0V1.0.0V1.1.0V1.2.0V1.7.0V1.8.5重要版本发布时间1.5、Julia语言Julia语言的优势Julia在语言设计方面具有先进性Julia由传统动态语言的专家们设计，在语法上追求与现有语言的近似，在功能上吸取现有语言的优势：Julia从LISP中吸收语法宏，将传统面向对象语言的单分派扩展为多重分派，运行时引入泛型以优化其他动态语言中无法被优化的数据类型等。Julia兼具建模语言的表现力和开发语音的高性能两种特性在Julia中可以很容易地将代码优化到非常高的性能，而不需要涉及“两语言”工作流问题，即在一门高级语言上进行建模，然后将性能瓶颈转移到一门低级语言上重新实现后进行接口封装。Julia是最适合构建数字物理系统的语言Julia语言是一种与系统建模和数字孪生技术紧密融合的计算机语言，相比通用编程语言，Julia为功能模型的表示和仿真提供了高级抽象；相比专用商业工具或文件格式，Julia更具开放性和灵活性。1.5、Julia语言语言本质差异—与MATLAB语言相比开源性质：Julia是一种完全开源的语言，任何人都可以查看和修改它的源代码。动态编译性质：Julia是一种动态编译语言，它在运行时会将代码编译成机器码，从而实现高效的执行速度。而MATLAB则是一种解释型语言，它会逐行解释代码并执行，因此在处理大量数据时可能会比Julia慢一些。多重分派特性：Julia语言可根据不同参数类型选择不同的函数实现，使得Julia可以方便地处理复杂的数学和科学计算问题。MATLAB则是一种传统的函数式编程语言，不支持多重分派。并行计算：Julia对并行计算提供了更好的支持，可以方便地实现多线程和分布式计算。MATLAB也支持并行计算，但需要用户手动编写并行代码。Julia和MATLAB都是面向科学计算和数值分析的高级语言，但它们之间的差异在于Julia更加现代化和高效，而MATLAB则更加成熟和稳定。Julia与其他科学计算语言的差异Julia语言与其他科学计算语言MATLAB、R、Python等语言的差异主要表现在语言的本质、语言的表层语法和语言的生态等方面的差异。1.5、Julia语言语言本质差异—与R语言相比设计理念：Julia语言旨在提供一种高性能、高效率的科学计算语言，强调代码的可读性和可维护性。R语言则是一种专门为统计计算而设计的语言，具有很多专门的统计计算函数和库。性能：Julia语言具有非常高的性能，特别是在数值计算和科学计算方面，比R语言更快。这是因为Julia语言采用即时编译技术，能够动态生成高效的机器码，而R语言则是解释执行的。代码复杂度：Julia语言相对来说更加简洁，代码复杂度较低，这是为了提高代码的可读性和可维护性。相比之下，R语言的代码复杂度较高，这是为了方便数据分析人员快速实现统计计算任务。库和生态系统：R语言具有非常丰富的统计计算函数和库，以及庞大的生态系统，非常适合数据分析和统计计算。Julia语言相对来说库和生态系统较小，但在数值计算和科学计算方面有非常强大的库和工具支持。Julia语言适合需要高性能、高效率的科学计算任务，而R语言适合数据分析和统计计算任务。选择哪种语言主要取决于具体的应用场景和需求。1.5、Julia语言语言本质差异—与Python语言相比设计目的：Julia是一种专注于高性能科学计算和数据科学的编程语言，它的设计目的是为了提高数值计算和科学计算的效率和速度。Python则是一种通用编程语言，适用于各种应用领域。类型系统：Julia是一种动态类型语言，但是它具有静态类型语言的优点，它使用类型推断来提高程序的性能。Python也是一种动态类型语言，但是类型推断在Python不重要。性能：Julia的执行速度通常比Python快，可以在运行时优化代码。Python通常使用解释器，通常比编译语言运行慢。生态系统：Python有一个庞大的生态系统，拥有丰富的库和框架，适用于各种应用。Julia的生态系统相对较小，但是它正在快速增长，拥有一些出色的科学计算库和工具。Julia和Python都是出色的编程语言，各有优缺点。如果需要高性能和数值计算能力，Julia更适合，如果需要通用编程和广泛的生态系统，Python更适合。1.5、Julia语言语言的表层差异语法表层的差异指的是在代码书写方式、关键字、语句表达方式和注释方式等方面各个变成语言的不同。具体项JuliaMATLABRPython变量作用域全局/局部作用域全局作用域全局/局部作用域全局/局部作用域延续代码行方法不完整的表达式自动延续符号...续行符号+续行反斜杠\续行字符串构造符号双引号/三引号单引号单引号/双引号单引号/双引号数组索引使用方括号A[i,j]使用圆括号A(i,j)使用方括号A[i,j]使用方括号A[i,j]索引整行x[2:end]x(2:)x[2,]x[2:]虚数单位表示imi或jij幂表示符号^^^**注释符号#%##这些差异需要在学习新语言时重新适应，但也使得每种语言都有不同的优势和适用性。上表中列出的是部分差异，具体使用时还需自行学习并适应。1.5、Julia语言语言的生态差异语言生态的差异是指在定义和使用函数时，不同编程语言采用的语法、规则和约定的不同之处。这些差异可以涉及函数参数传递方式、参数类型、返回值类型等方面，同时也可能涉及函数命名、作用域、递归等方面的规定和约束。JuliaMATLABRPython主要优势在于速度和易用性。Julia语言具有动态类型、高效的JIT编译器和基于多重派发机制，这使得它能够在计算密集型应用中表现出色。Julia语言的生态系统虽然较为年轻，但已经有了许多非常好的包和库，包括DataFrames.jl、Distributions.jl、Plots.jl和JuMP.jl等。主要优势在于易用性和广泛的功能。MATLAB语言有很多内置的函数和工具箱，可以用于数据可视化、图像处理、信号处理、人工智能和控制系统等方面。MATLAB语言的生态系统非常成熟，有大量的第三方工具箱可供选择。除此之外，MATLAB语言还拥有庞大和活跃的社区。专为统计分析和数据可视化而设计的语言。它的主要优势在于统计分析和图形绘制方面的丰富功能。R语言的生态系统