Julia（プログラミング言語）

ジュリア
パラダイムマルチパラダイム：多重ディスパッチ（主要パラダイム）、関数型、配列型、手続き型（命令型）、構造化、反射型、メタ、多段階型[1]
デザイン：ジェフ・ブザンソン、アラン・エデルマン、ステファン・カルピンスキー、ヴィラル・B・シャー
開発者ジェフ・ベザンソン、ステファン・カルピンスキー、バイラル・B・シャー、その他寄稿者[2] [3]
初登場2012年; 13年前[4] （2012年）
安定版リリース
1.12.1 [5]  / 2025年10月17日; 27日前 （2025年10月17日）
および 1.10.10 [8] ( LTS ) / 2025年6月27日; 4か月前 ( 2025-06-27 )
プレビューリリース
1.12.2 [6] [7] / 2025年11月13日; 0日前および1.11.8 [9] / 2025年11月7日; 6日前。現在作業中：1.13、1.10.11、および1.14.0-DEV（毎日更新） （2025年11月13日）
 ( 2025-11-07 )
タイピングの規律動的、[10] 推論的、任意的、主格、媒介変数、強い[10]
実装言語Julia、C、C++、LLVM、[11] Scheme（パーサーとしてほぼ独占的に使用）
プラットフォームTier 1: 64 ビットおよび 32 ビットLinux、Windows 10 +、 64ビットmacOS、 IA-32、x86-64、Apple シリコン ( ARM64 ) Mac、Nvidia GPU/ CUDA 11.0+ (Linux 上、Windows 用Tier 2 ) [12] [13] [14]

Tier 2: 64 ビットFreeBSD 13.4+、64 ビット Arm上の Linux 、macOS 13+ 上の Apple GPU/Metal、Intel GPU/ OneAPI 6.2+、Nvidia GPU (Windows 上)

Tier 3: 64 ビットRISC-V、64 ビットmusl (例: Alpine Linux )、AMD GPU/ ROCm 5.3+。
OSLinux、macOS、Windows  10+、 FreeBSD
ライセンスマサチューセッツ工科大学
ファイル名拡張子.jl
WebサイトJuliaLang.org
影響を受けた

Juliaは動的 汎用 プログラミング言語です。高水準言語として、Juliaの設計の特徴としては、パラメトリック多態性を備えた型システム、多重ディスパッチを中核としたプログラミングパラダイム、ジャストインタイム（JIT）コンパイル、並列ガベージコレクションの実装などが挙げられます。特に、Juliaはカプセル化されたメソッドを持つクラスをサポートしておらず、関数のすべての引数の型に基づいてどのメソッドが呼び出されるかを決定します。

デフォルトでは、Juliaはスクリプト言語と同様にランタイムを使用して実行され、インタラクションを可能にします。[20]しかし、Juliaプログラム/ソースコードは、オプションで1つのインストール/実行可能なファイルでユーザーに送信することもできます。これは、事前に何もインストールする必要がなく、すぐに作成できます。[21]

Juliaプログラムは他の言語のライブラリを再利用でき、その逆も可能です。JuliaはC、C++、Fortran、Rust、Python、Rと相互運用性があります。一部のJuliaパッケージには、PythonおよびRライブラリへのバインディングが含まれています。

Julia は、IDE (下記参照) などのプログラマー ツールや、Pluto.jl、Jupyterなどのノートブックによってサポートされており、2025 年からはGoogle Colab がJulia をネイティブに公式にサポートしています。

Juliaは組み込みシステムで使用されることもあります（例えば、 Raspberry Pi Compute Module 4に搭載された宇宙衛星で使用されています。64ビットのPiはJuliaに最適に動作し、JuliaはRaspbianでサポートされています）。[22]

歴史

Juliaの開発は2009年に始まり、ジェフ・ベザンソン、ステファン・カルピンスキー、バイラル・B・シャー、アラン・エデルマンが高水準かつ高速なフリー言語の開発に着手した。2012年2月14日、チームは言語の使命を説明するブログ記事を掲載したウェブサイトを立ち上げた。[4] 2012年4月のInfoWorldとのインタビューで、カルピンスキーは「Julia」という名前について「特に理由はない。ただ、いい名前だと思っただけだ」と述べている。[23]ベザンソンは友人の勧めでこの名前を選んだと述べ、[24]数年後に次のように記している。

おそらくJuliaは「Jeffの珍しいLispが自動化されている」という意味でしょうか？[25]

Juliaの構文は2018年のバージョン1.0以降安定しており、 1.xとの下位互換性が保証されているほか、ドキュメント化された（安定した） APIの安定性も保証されています。一方、0.7以前の開発初期段階では、新しいバージョンで構文（およびセマンティクス）が変更されていました。（登録パッケージの）エコシステム全体では、新しく改良された構文が使用されており、ほとんどの場合、定期的に追加される新しいAPIに依存しています。また、Julia 1.7などでは、前方互換性を保つためにマイナーな構文が追加される場合もあります。

2012年にJulia 1.0以前のバージョンがリリースされてから10年が経ち、コミュニティは成長を遂げました。Juliaパッケージのエコシステムは、1,180万行を超えるコード（ドキュメントとテストを含む）を誇ります。[26] Juliaユーザーと開発者のための学術会議JuliaConは、2014年から毎年開催されており、JuliaCon2020 [27]は28,900人以上のユニークビューワーを獲得し、[28] JuliaCon2021では過去の記録を塗り替え（JuliaCon2021のプレゼンテーションはYouTubeで300件以上が無料公開され、前年の162件から増加）、会議期間中のユニークビューワー数は43,000人に達しました。[29]

Juliaの共同開発者3名が、2019年のジェームズ・H・ウィルキンソン数値ソフトウェア賞（4年ごとに授与）を受賞しました。受賞理由は「計算科学の問題の分析と解決を可能にする高性能ツールを作成するための革新的な環境であるJuliaの開発」です。[30]また、MIT応用数学教授のアラン・エデルマンは、「高性能コンピューティング、線形代数、計算科学における傑出したブレークスルーとJuliaプログラミング言語への貢献」により、 2019年のIEEEコンピュータソサエティ ・シドニー・ファーンバック賞を受賞しました。 [31]

Julia 0.7 [32]とバージョン1.0はともに2018年8月8日にリリースされた。Julia 0.7の作業は「大規模な取り組み」であり（例えば、「完全に新しい最適化ツール」の導入など）、セマンティクスにいくつかの変更が加えられ、反復インターフェースが簡素化された。[33] Julia 1.6は1.0以降で最大のリリースであり、最も長い期間の長期サポート（LTS）バージョンであり、多くの面で高速化され、例えば並列プリコンパイルやパッケージの高速ロードが導入され、場合によっては「バイナリ成果物の大規模なツリーのロード時間が50倍高速化」された。[34] 1.7以降、Juliaの開発は時間ベースのリリースに戻った。[35] Julia 1.7は2021年11月にリリースされ、新しい高速乱数ジェネレーターなど多くの変更が加えられ、 Julia 1.7.3では少なくとも1つのセキュリティ問題が修正された。[36] Julia 1.8は2022年に、1.8.5は2023年1月にリリースされました。[37] 1.8.xでは、Juliaプログラムをソースコードなしで配布するための改善、コンパイラの高速化（場合によっては25%）、[38] およびより制御可能なインライン展開（つまり、@inline関数自体だけでなく、呼び出し元での適用も可能になりました）が行われています。Julia 1.9は2023年5月7日にリリースされました。パッケージをネイティブマシンコードにプリコンパイルする機能など、多くの改善が加えられています（以前のバージョンのJuliaにもパッケージのプリコンパイル機能はありましたが、部分的にしかなく、完全にネイティブコードには適用されませんでした。そのため、以前のバージョンでは「初回使用」ペナルティがあり、完全にコンパイルされるまで待機している間、速度が低下していました）。バージョン1.9以降、プリコンパイルされたパッケージは、初回使用時に最大数百倍高速化できます（例：CSV.jlおよびDataFrames.jl）。また、パッケージのプリコンパイルを改善するために、新しいパッケージPrecompileTools.jlが導入されました。 Julia 1.10 は、2023 年 12 月 25 日にリリースされ、並列ガベージ コレクション、パッケージのロード時間の改善、新しいパーサー (Julia で書き直された)、エラー メッセージの改善、スタック トレースのレンダリングの改善など、多くの新機能が追加されました。[39] Julia 1.11 は 2024 年 10 月 7 日にリリースされ (1.11.7 は 2025 年 9 月 8 日にリリース)、それと同時に 1.10.5 が次の長期サポート(LTS) バージョンになりました (つまり、これら 2 つのバージョンのみがサポートされます)。その後、6 月 27 日にリリースされた 1.10.10 に置き換えられ、1.6 は LTS バージョンではなくなりました。Julia 1.11 では、並列ガベージ コレクションや、public安全なパブリック API を示す新しいキーワードが追加されました (Julia ユーザーは、Julia またはパッケージの内部ではなく、このような API を使用することをお勧めします。また、パッケージ作成者は、一般的に間接的に、たとえばCompat.jl@compatからマクロをプレフィックスとして付けてキーワードを使用することをお勧めします)。、古いバージョンの Julia (少なくとも LTS バージョン) もサポートします。Julia 1.11.1 は起動が大幅に改善され (回帰があった 1.11.0 と比べて)、1.10 と比べても改善されており、これは一部のベンチマークでは重要になる場合があります。

Julia 1.12は2025年10月7日にリリースされました（1.12.1は17日、1.12.2は現在テスト中です）。これには、JuliaC.jlパッケージとjuliac、それに対応するコンパイラが含まれており、比較的小さなバイナリ実行ファイル（いわゆるトリミング機能を使用することで、以前よりもはるかに小さい）を作成できます。現在、Julia 1.10 LTSは、現在もサポートされている唯一のブランチです。

ジュリアコン

2014年以来[40] 、 Juliaコミュニティは開発者とユーザーに焦点を当てたJuliaカンファレンスを毎年開催しています。最初のJuliaConはシカゴで開催され、カンファレンスの年次開催のきっかけとなりました。2014年以来、カンファレンスはMIT [41]やメリーランド大学ボルチモア校[42]など、多くの場所で開催されています。イベントの聴衆は、バーチャルで開催されたJuliaCon 2020の期間中、数十人から28,900人以上のユニーク参加者に増加しました[43]。JuliaCon 2021もバーチャルで開催され[44] 、 IEEE 754浮動小数点標準（Juliaを含むほぼすべてのCPUと言語が使用）の主要な設計者であるWilliam Kahan教授、 [45] Jan Vitek教授、[46] Xiaoye Sherry Li教授、 PyTorchの共同作成者であるSoumith Chintala教授が基調講演を行いました。[47] JuliaConは43,000人のユニーク参加者と300以上のプレゼンテーション（古い年のものも含めて、引き続き無料でアクセス可能）に成長しました。JuliaCon 2022は、2022年7月27日から29日まで、初めて英語だけでなく複数の言語でバーチャル開催されます。

スポンサー

Julia言語は、プロジェクトの長期的な持続可能性を確保するため、2014年にNumFOCUSの財政支援プロジェクトとなりました。[48] MITリンカーン研究所のジェレミー・ケプナーは、Juliaプロジェクト初期の創設スポンサーでした。さらに、ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団、アルフレッド・P・スローン財団、インテル、そしてNSF、DARPA、NIH、NASA、FAAなどの機関からの資金提供もJuliaの開発に不可欠なものでした。[49] Firefoxウェブブラウザの開発元である Mozillaは、2019年上半期の研究助成金により、「Bringing Julia to the Browser」プロジェクトに「公式Juliaチームのメンバー」をスポンサーとして迎えました。[50]これはFirefoxと他のウェブブラウザの両方にJuliaを導入することを意味します。[51] [52] [53] [54] Julia言語はGitHubの個人寄付者からも支援されています。[55]

ジュリア社

JuliaHub, Inc.は、2015年にViral B. Shah、Deepak Vinchhi、Alan Edelman、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Keno FischerによってJulia Computing, Inc.として設立されました。[56] [57]

2017年6月、ジュリア・コンピューティングはゼネラル・カタリストとファウンダー・コレクティブ から460万ドルのシード資金を調達し、 [58]同月「オープンソースのジュリア開発を支援するため、アルフレッド・P・スローン財団から91万ドルの助成金を受け、そのうち16万ドルはジュリア・コミュニティの多様性を促進するためのもの」だった[59] 。そして2019年12月には米国政府から「建物の暖房、換気、空調（HVAC）システムの総エネルギー消費量を削減するためのニューラルコンポーネント機械学習ツールの開発」のため110万ドルの資金提供を受けた[60] 。 2021年7月、ジュリア・コンピューティングは、フォーミュラワンチームのウィリアムズ・レーシングも所有するドリルトン・ベンチャーズが主導するシリーズAラウンドで2400万ドルを調達したと発表した[61]。ウィリアムズのコマーシャルディレクターは、「クラス最高のクラウドテクノロジーを構築する企業への投資はドリルトンにとって戦略的な焦点であり、シミュレーションとモデリングの革新的な機能を備えたJuliaの多用途プラットフォームは私たちのビジネスと非常に関連しています。私たちは、世界で最も技術的に進歩したスポーツにJuliaコンピューティングを組み込むことを楽しみにしています」と述べた。[62] 2023年6月、JuliaHubは（再び、今度は新しい名前で）AE Industrial Partners Horizo​​nX（「AEI Horizo​​nX」）が主導する1300万ドルの戦略的新規投資を受けた。AEI Horizo​​nXは、Juliaを使用するボーイング社と提携して設立されたベンチャーキャピタル投資プラットフォームである。 [63]ティム・ホーリーの（セントルイス・ワシントン大学のホーリー研究所での）Julia 1.9（応答性の改善）に関する研究は、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブによって資金提供された。 

言語機能

Wikibooksには「Juliaの紹介」というテーマの本があります。

Juliaは汎用プログラミング言語[ 64]ですが、元々は数値計算や技術計算向けに設計されました。低水準システムプログラミング[65]、仕様記述言語[66]、高水準合成（HLS）ツール（ハードウェア、例えばFPGA用）[67] 、そしてサーバー側[69] [70]とクライアント側[71] [72]の両方でのWebプログラミング[68]にも有用です。

この言語の主な特徴は次のとおりです。

多重ディスパッチ（Lisp ではマルチメソッドとも呼ばれる）は、継承を使用するPython、C++、Java、JavaScript、Smalltalkなどの一般的なオブジェクト指向プログラミング (OOP) 言語で使用される 多態的メカニズムである単一ディスパッチ の一般化です。

Juliaでは、すべての具象型は抽象型のサブタイプであり、型階層の最上位にある型の直接的または間接的なサブタイプです。具象型は、他の言語のようにサブタイプ化することはできません。代わりに合成が使用されます（継承とサブタイプ化Anyも参照）。

デフォルトでは、ユーザー提供のソースコードを実行する際にJuliaランタイムを事前にインストールする必要があります。一方、Julia（GUI）アプリはAppBundler.jl [21]を使って単一のファイルに簡単にバンドルできます。AppBundler.jlは「最新のデスクトップアプリケーションインストーラー形式でJulia GUIアプリケーションを構築します。Linuxの場合はSnap、 Windowsの場合はMSIX、MacOSの場合はDMGをターゲットとして使用します。アプリ内にJuliaの完全版がバンドルされています」。[73] PackageCompiler.jlは、Juliaのソースコードなしで実行可能なスタンドアロン実行ファイルを構築できます。[20]

Julia では、オブジェクト指向言語と同様にすべてがオブジェクトです。ただし、ほとんどのオブジェクト指向言語とは異なり、すべての関数は単一のディスパッチではなく、複数のディスパッチを使用してメソッドを選択します。

ほとんどのプログラミングパラダイムは、Juliaのホモイコニックマクロとパッケージを用いて実装できます。Juliaの構文マクロ（メタプログラミングに使用）は、Lispマクロと同様に、抽象構文木（AST）レベルで動作するため、C言語などの他の言語のプリプロセッサで使用されるテキスト置換マクロよりも強力です。Juliaのマクロシステムは衛生的ですが、必要に応じて（アナフォリックマクロなど）構文を用いて意図的に捕捉することもできます。esc

Juliaは、 SchemeやCommon Lispを含むLispの様々な方言からインスピレーションを得ており、多重ディスパッチ指向の動的言語であるDylan （ Lispのような接頭辞構文ではなく中置構文を特徴とし、Juliaでは「すべて」 [74]は式である）や、別の数値プログラミング言語であるFortress（多重ディスパッチと洗練されたパラメトリック型システムを特徴とする）と多くの機能を共有している。Common Lisp Object System（CLOS）はCommon Lispに多重ディスパッチを追加しているが、すべての関数がジェネリック関数であるわけではない。

Julia、Dylan、Fortress では、拡張性がデフォルトであり、システムの組み込み関数はすべてジェネリックで拡張可能です。 Dylan では、多重ディスパッチは Julia と同じくらい基本的です。つまり、すべてのユーザー定義関数や、 のような基本的な組み込み操作もジェネリックです。 ただし、Dylan の型システムは、 ML 系統の言語+でより一般的であるパラメトリック型を完全にはサポートしていません。 デフォルトでは、CLOS は Common Lisp のパラメトリック型のディスパッチを許可していません。このような拡張ディスパッチ セマンティクスは、 CLOS メタオブジェクト プロトコルを介した拡張機能としてのみ追加できます。 収束設計により、Fortress もパラメトリック型の多重ディスパッチを備えています。 ただし、Julia とは異なり、Fortress は動的ではなく静的に型付けされ、コンパイルと実行のフェーズが分離されています。 言語機能を次の表にまとめます。

言語型システム汎用関数パラメトリック型
ジュリア動的デフォルトはい
コモンリスプ動的オプトインはい（ただし発送は行いません）
ディラン動的デフォルト一部（発送なし）
要塞静的デフォルトはい

Julia の拡張性の一例として、Unitful.jlパッケージは言語に 物理的な測定単位のサポートを追加します。

相互運用性

Juliaは、マクロを使用してCまたはFortran言語のライブラリを呼び出すための組み込みサポートを備えています。追加のライブラリを使用すると、Python [75]、C++ [76] [77] 、 Rust [78] 、R [79]、Java [79]@ccallなどの他の言語との間で呼び出しを行ったり、 SQL [80] [81] [82] [83]で使用したりできます。

個別にコンパイルされた実行ファイルオプション

JuliaはPackageCompiler.jl [20]（または）を使ってバイナリ実行ファイルにコンパイルできます。より小さな実行ファイルは、 StaticCompiler.jlによって提供される言語の静的サブセットを使用して作成することもできます。このサブセットはランタイムディスパッチ（ガベージコレクションもサポートしていません。ガベージコレクションは、 がそれを提供するランタイムを除外するため）をサポートしていません。[84]juliac

交流

Juliaの公式ディストリビューションには、対話型の（オプションで色分けされた[85]）読み取り–評価–印刷ループ（REPL;「コマンドライン」）[86]が含まれており、検索可能な履歴、タブ補完、専用のヘルプモードとシェルモード[87]を使用して、コードを素早く実験およびテストすることができます。[88]次のコードは、文字列が自動的に連結されるセッションの例を示していますprintln。[89]

julia> p ( x ) = 2 x ^ 2 + 1 ; f ( x , y ) = 1 + 2 p ( x ) y ; julia> println ( "Hello world!" , " I'm on cloud " , f ( 0 , 4 ), " as Julia supports recognizable syntax!" ) Hello world! I'm on cloud 9 as Julia supports recognizable syntax!

変数や関数を含め、 Unicodeがサポートされているため、たとえば次のようにRiemann xi 関数を定義できます。

SpecialFunctionsの使用:ガンマをΓ 、ゼータをξ ( s ) = 1 / 2 * s * ( s - 1 ) * π ^ ( - s / 2 ) * Γ ( s / 2 ) * ζ ( s )

可読性や一部のエディタでのサポート不足が懸念されるため、特に他のエディタ向けに作成されたパッケージにおいて、ユーザーにUnicode/ギリシャ文字の使用を強制する目的での使用は議論の的となっています。例えば、gammaは使用されているパッケージによってASCIIで定義されています（サンプルコードでは、それを使用することも、定義されているエイリアスを使用することもできます。キーワード引数はASCIIのみで定義できますが、実際にはトリックを使えばギリシャ文字/Unicodeで定義することも可能です。後者のみを定義する場合のみ議論の的となります。登録済みパッケージでは両方を定義することが可能であり、ユーザーはASCIIと定義された代替文字のどちらかを使用できるため、ほとんどの人は問題ないと考えています）。

REPLは、プロンプト（各コマンドの前にある）の後に;または を押すことで、それぞれシステムシェルとヘルプモードにアクセスできます。また、セッション間を含むコマンド履歴も保持します。 [90]コードはJuliaの対話型セッション内でテストすることも、ファイルに保存して（慣用的な拡張子が最適と考えられる方法で）コマンドラインから実行することもできます。[74]?.jl 

$ julia  <ファイル名>

JuliaはUTF-8とLaTeXコードを使用しており、多くの演算子で一般的な数学記号をサポートしています。例えば、in演算子の∈は、\in入力してから を押すことで入力できますTab ↹（つまり、LaTeXコードを使用するか、単にコピーアンドペーストすることもできます。たとえば、√と∛はsqrt関数とcbrt関数で可能です）。Julia 12.xは、世界中の言語のUnicode 16 [91]をサポートしています（Julia 1.13-DEVは最新の17.0リリース[92]をサポートし、下付き文字のq文字をサポートします。 [93]おそらくこれをサポートする最初のプログラミング言語です）。ソースコード、たとえば変数名でもサポートされています（ただし、公開コードやパッケージ名には英語を使用することをお勧めします）。

Juliaは、オンラインのインタラクティブな「ノートブック」環境であるJupyter [94]と、「リアクティブノートブック」（ノートブックを純粋なJuliaファイルとして保存する）であるPluto.jlによってサポートされており、前者の代替となる可能性があります。[95]さらに、Posit（旧RStudio Inc）のQuarto出版システムは、Julia、Python、R、Observable JavaScriptをサポートしています（これらの言語は同社によって公式にサポートされており、同じノートブックドキュメントに組み込むこともできます。さらに多くの言語が非公式にサポートされています）。[96] [97]

REPLは追加のモードで拡張することができ、例えばデータベースアクセス用のSQLモード[98]などのパッケージで拡張されています。また、RCall.jlはR言語で動作するようにRモードを追加します。[99]

JuliaのVisual Studio Code拡張機能は、「組み込みの動的自動補完、インライン結果、プロットペイン、統合REPL、変数ビュー、コードナビゲーション、その他多くの高度な言語機能」を備えた完全な機能を備えた統合開発環境を提供します。 [100]例えば、デバッグ、リンティング、プロファイリングが可能です。[101] [102] [103] [104]

他の言語で使用する

Juliaは実際には他の言語、実際はよく使われている上位20言語の大部分と相互運用可能です。JuliaはCやFortranで書かれたものなどの共有ライブラリ関数を個別に呼び出すために使用できます。また、Cでエクスポートされた関数を直接提供しない他の言語を呼び出すためのパッケージも用意されており、たとえばPython（ PythonCall.jlを使用）、R、[105] MATLAB、C#（および他の.NET言語からはDotNET.jlを使用、そこからはJdotNETを使用）、JavaScript、Java（および他のJVM言語からはJavaCall.jlを使用、 Scalaなど）などです。また、他の言語用のパッケージを使用すると、Python、R（現在Julia 1.10.xまで可能[106]）、Rust、Ruby、C#などからJuliaを呼び出すことができます。例えば、Pythonから呼び出すためのjuliacall（ PythonCall.jlの一部）や、RからJulia 1.10.xまでの呼び出し用の別のJuliaCallパッケージなどがあります。Juliaはハードウェアにも使用され、 VHDLにコンパイルしたり、FPGAなどの高位合成ツールとしても使用されています。[67]

Juliaには、 HTML （ HTTPも含む）、XML、JSON、BSONなどのマークアップ言語や、 PostgreSQL、 [107] Mongo、[108] Oracle（TimesTen、[109] MySQL、SQLite、Microsoft SQL Server、[108] Amazon Redshift、Vertica、ODBCを含む）などのデータベース、そして一般的なWebでの使用をサポートするパッケージがあります。[110] [111]

パッケージシステム

Juliaにはパッケージマネージャーが組み込まれており、デフォルトのレジストリシステムも備えています。[112]パッケージはGitHubでホストされたソースコードとして配布されることが最も多いですが、代替手段も同様に使用できます。また、アーティファクトを使用してバイナリとしてインストールすることもできます。[113] Juliaのパッケージマネージャーは、パッケージのクエリとコンパイル、および環境の管理に使用されます。統合パッケージレジストリがサポートされているため、公式レジストリ以外のレジストリをローカルに追加できます。[114]

実装

Juliaのコア部分はJuliaとCで実装されており、 LLVM依存のためC++も使用されています。コード解析、コードローワーリング、ブートストラップは、バージョン1.10まではScheme方言であるFemtoLispで実装されていました。 [115]このバージョン以降、新しい純粋Julia標準ライブラリで あるJuliaSyntax.jlが解析に使用されています（古いバージョンも選択可能です）[116]。これにより速度が向上し、「様々なケースでパーサーのエラーメッセージが大幅に改善されました」。[117] LLVMコンパイラインフラストラクチャプロジェクトは、一般的に使用されるすべてのプラットフォーム向けに最適化されたマシンコードを生成するためのバックエンドとして使用されています。いくつかの例外を除き、標準ライブラリはJuliaで実装されています。

現在のプラットフォームと将来のプラットフォーム

Juliaは、 64ビットApple Silicon Mac向けのmacOS Tier 1サポートをネイティブで提供しており（以前はApple M1ベースのMacはRosetta 2エミュレーション[118] [119]でのみサポートされていました）、IntelベースのMacも完全にサポートしています。ARM版Windowsはまだ公式サポートされていません。OpenBSDは「初期サポート」を受けており、現在活発に開発が進められています。

Julia には 4 つのサポート層があります。[120] i686サブアーキテクチャを完全に実装しているすべてのIA-32プロセッサがサポートされており、約 10 年未満のすべての64 ビットx86-64 (別名amd64 ) がサポートされています。64 ビットArmv8 (およびそれ以降、つまりAArch64 ) プロセッサは第 1 層 (macOS の場合) でサポートされ、それ以外の場合は Linux で第 2 層、ARMv7 (AArch32) は第 3 層でサポートされています。[121]数百のパッケージがGPU アクセラレーションされています。[122] Nvidia GPU はCUDA .jlでサポートされています(64 ビット Linux では第 1 層、64 ビット Windows では第 2 層、コンピューティング機能 3.5 (Kepler) 以上の場合はPTXを実装するパッケージ。どちらも CUDA 11 以上が必要で、古いパッケージバージョンは CUDA 9 まで動作します)。さらに、GoogleのTPU [ 123]や一部のIntel（統合型）GPU（oneAPI.jl [ 124]経由）などの他のアクセラレータをサポートするパッケージもあり、 AMDのGPUはOpenCLなどのサポートがあり、AMD ROCmスタックの実験的なサポートもあります。[125]

小型のRaspberry Piから、世界最速（最近まで）スーパーコンピュータ富岳のARMベースA64FXまで、いくつかのARMプラットフォーム向けです。[126] PowerPC LE（64ビット）はTier 3のサポートがあり、「ビルドできる場合とできない場合がある」ことを意味します。1.12ではTier 4に下がり、ビルド/動作しなくなります。[127]

Juliaは64ビットARMv8の公式（ティア2）サポートを備えているため、例えば新しい64ビット（ARMv8-A）Raspberry PiコンピューターはJuliaで動作します（例えば、Pi Compute Module 4は宇宙でJuliaコードを実行するのに使用されています）。[128]多くのPi、特に古い32ビットのPiでは、ユーザーのJuliaコードをクロスコンパイルすると便利です。古い32ビットARMv7のPiは古いバージョンのJuliaで動作しました（現在も動作しますが、最新のJuliaバージョンでは、ティア3から現在のティア4にダウングレードされています。「Juliaは過去のある時点でビルドされましたが、現在はビルドできないことが知られています。」）。オリジナルのRaspberry Pi 1には公式サポートがありません（新しいバージョンにはサポートティアがありましたが、いくつかの縮小版JuliaがそのPiで動作することが知られています）。[129] [130] Pico版のRaspberry Piは動作しないことが知られています（MプロファイルArmを使用しているため、Linuxでは動作せず、まだサポートされていません）。Juliaは現在Raspbianでサポートされていますが[131]、Armv7以降を搭載した新しいRaspberry Piではサポートが充実しています。JuliaのサポートはRaspberry Pi Foundationによって推進されています。[132]

一部のプラットフォームでは、Juliaをソースコードからコンパイルする必要がある場合があります（例：オリジナルのRaspberry Pi）。特定のビルドオプションを使用してコンパイルする必要がありますが、これはすでに実行されており、非公式のビルド済みバイナリ（およびビルド手順）が利用可能です。[133] [134]

Juliaは64ビットRISC-V（Tier 3サポートあり）用に構築されており、[135] [136]つまり、Juliaコアにいくつかのサポートコードが含まれています。

Juliaはデフォルトでオペレーティングシステムを必要とし、オペレーティングシステムなしで実行したり、 Arduinoなどの組み込みシステムプラットフォームで実行するための公式サポートはありませんが、Juliaのコードは、2KBのRAM（および32KBのフラッシュメモリ）を搭載したベアメタル16MHz 8ビット（ATmega328P）AVRマイクロコントローラArduinoでいくつかの制限付きで 実行されています。[137] [138]

採択

Juliaは、 MIT、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、マシュハド大学（フェルドウスィー大学）、ケープタウン大学など、多くの大学で採用されています。また、 Amazon、IBM、JP Morgan AI Research、[139]、ASMLなど、様々な分野の大手民間企業でも採用されています。Juliaは、 NASAやFAAなどの政府機関や、米国のすべての国立エネルギー研究所でも使用されています。 [140] [141]

科学計算と工学

医薬品および医薬品開発

Juliaは製薬業界の医薬品開発に広く使用されており、Moderna、Pfizer、AstraZeneca、Procter & Gamble、United Therapeuticsなどで採用されています。[162] [163]

経済学、金融学、政治学

参照

参考文献

  1. ^ 「Juliaの@generated関数によるデータの平滑化」。2015年11月5日。2016年3月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年12月9日閲覧。Juliaの生成された関数は、TahaとSheardによって普及したマルチステージプログラミング（MSP）パラダイムと密接に関連しています。MSPパラダイムは、複数段階の遅延コード実行を可能にすることで、プログラム実行のコンパイル時/実行時の段階を一般化します。
  2. ^ “LICENSE.md”. GitHub . 2017年9月. 2021年1月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年10月20日閲覧。
  3. ^ “Contributors to JuliaLang/julia”. GitHub . 2021年1月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年10月20日閲覧。
  4. ^ abcde Jeff Bezanson; Stefan Karpinski; Viral Shah; Alan Edelman (2012年2月). 「Juliaを作った理由」. Juliaウェブサイト. 2020年5月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年2月7日閲覧。
  5. ^ 「Julia v1.12.1がリリースされました」。
  6. ^ 「Julia v1.12.2 テスト期間」. Juliaプログラミング言語. 2025年11月13日. 2025年11月13日閲覧。
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  • Juliaのドキュメント

さらに読む

  • Nagar, Sandeep (2017). 『Juliaプログラミング入門：エンジニアと科学者向け』Springer. ISBN 978-1-4842-3171-5。
  • ブザンソン、J;エデルマン、A;カルピンスキー、S;シャー、V.B (2017)。 「ジュリア: 数値コンピューティングへの新しいアプローチ」。サイアムレビュー。59 (1): 65–98 . arXiv : 1411.1607。CiteSeerX  10.1.1.760.8894。土井：10.1137/141000671。S2CID  13026838。
  • ジョシ、アンシュル (2016). 『Julia for Data Science － Julia を味方につけ、データサイエンスの世界をゼロから探求しよう』Packt. ISBN 978-1-78355-386-0。
  • トビン・A・ドリスコル、リチャード・J・ブラウン（2022年8月）。『数値計算の基礎：Julia版』SIAM出版。ISBN 978-1-611977-00-4。
  • CT Kelley (2022). 『反復法による非線形方程式の解法：Juliaのソルバーと例』 SIAM. ISBN 978-1-611977-26-4。
  • カリチャラン、ノエル (2021). Julia - Bit by Bit. 学部生向けコンピュータサイエンストピックス. Springer. doi :10.1007/978-3-030-73936-2. ISBN 978-3-030-73936-2. S2CID  235917112。
  • Clemens Heitzinger (2022): Algorithms with Julia、Springer、ISBN 978-3-031-16559-7。
  • Kenneth Lange (2025 年 6 月): Algorithms from THE BOOK (第 2 版)、SIAM、ISBN 978-1-61197-838-4。
Wikibooksには「Juliaの紹介」というテーマの本があります。
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