バイオインフォマティクスツール･パッケージを自作する
Previous
Julia高速化の常識･非常識 @ Bio”Pack”athon2022#12
Next
Click here to see the videos in the course.
この動画が再生されない場合は、YouTubeでご覧ください。https://youtu.be/D9V4m0mewoA
Julia高速化の常識･非常識 @ Bio”Pack”athon2022#12
2022年5月11日に開催されたBio"Pack"athon 2022 #12から、佐藤 建太 氏による「Julia高速化の常識･非常識」をお送りします。本講演では、バイオインフォマティクス分野で利用実績が増えている、高速なプログラミング言語Juliaや、Juliaコードを高速化させるコツについて紹介します。
この講演動画は、Bio”Pack”athon（バイオパッカソン）からご寄託いただきました。
Bio”Pack”athonでは、以下のような活動をしています。
- ・パッケージ開発に関するミートアップ(月一開催)
- ・日本語によるパッケージング教材の拡充化
- ・Bioconductorへの登録サポート
Highlights
- 00:00 1. Julia高速化の常識・非常識
- 01:07 2. 今日の目的
- 02:30 3. Juliaはどうして速いのか
- 08:39 4. コンパイルの概要
- 10:55 5. 抽象解釈とは
- 15:00 6. 型が性能に与える影響
- 17:54 7. 型不安定なコード1
- 20:33 8. 型不安定なコード2
- 23:18 9. グローバル変数で型の不安定性を解消する方法
- 26:09 10. 配列や構造体で型の不安定性を解消する方法
- 28:40 11. 型の不安定性がわかりにくい例
- 33:08 12. 型の不安定性を検出
- 36:05 13. 質問タイム（前半）
- 44:54 14. 線形代数ライブラリ
- 47:05 15. 行列積の計算
- 50:11 16. 線形方程式系
- 52:36 17. 逆行列の直接計算を回避
- 54:39 18. 行列分解
- 56:38 19. 行列分解を使った線形方程式系の解法
- 59:15 20. 応用例1
- 01:01:33 21. 応用例2
- 01:03:05 22. まとめ
- 01:05:02 23. 質問タイム（後半）
Download the video file
221225_sato.mov