Julia (プログラミング言語)

• 多重ディスパッチ
• 動的型付け
• C言語などの静的型付き言語に迫る速い実行速度
• パッケージマネージャが組み込まれている
• Lispのようなマクロやその他のメタプログラミング機能
• C言語とFortranのコードの呼び出し

Juliaには、@ccall マクロを使用してC言語やFortranのライブラリを呼び出すための組み込みサポートがある。外部ライブラリを使用し、Python^[6]、R言語^[7]、C++^[8]、Java^[9]、SQL^{[10][11][12][13]}などと相互運用し、関数を呼び出したり呼び出されたりすることもできる。

C言語の printf を呼び出す例。

@ccall printf("Hello, World!\n"::Cstring)::Cvoid

Python とは同じ動的型付けのプログラミング言語であり類似点が多いため、相互運用がしやすい。ただし、NumPyはC言語と同じくrow-majorで配列の添え字は0から始まるが、JuliaはFortranと同じくcolumn-majorで配列の添え字は1から始まる^[14]。下記は Julia の側から PythonCall を使用した例である。^[15]

using PythonCall
np = pyimport("numpy")
print(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32))

同様に JuliaCall により、Python の側から Julia を呼び出すことも可能であり、Julia は計算が高速にできるので、計算量が多い部分だけを Julia により計算するということも可能である。下記は Python の側から JuliaCall を使用した例で、Julia の多次元配列と NumPy を組み合わせて使用している。^[16]

from juliacall import Main as jl
import numpy as np
np.array(jl.rand(range(10), 3, 5))

JuliaではHello worldを次のように書く。

println("Hello, World!")

次のコードはJuliaで書いた行列AとBの行列積である。

A = randn(10, 10)
B = randn(10, 10)
C = A * B

このように、MATLABや、PythonのライブラリであるNumPyなどと同様に、数学的な操作を簡潔に書けるうえに、行列積に関しては単にBLASのライブラリ（デフォルトはOpenBLAS^[17]）を呼び出しているだけだが、行列積を含めて多くの機能がC言語やFortranと同程度の速度で動作する^[18]。

• 2009年に開発が始まり、2012年2月にオープンソースとして公表された^[19][20]。
• 2018年8月8日にバージョン1.0がリリースされ、^[21][22][23]2020年8月1日にバージョン1.5がリリースされた^[24]。
• 2018年12月、開発者の3人がSIAM（アメリカ工業及び応用数学会）によるジェームズ・H・ウィルキンソン賞を受賞したことが発表された^[25]。
• 2025年3月、Google Colabにおける公式サポートが開始した^[26]。

• Fortran
• Mathematica
• NumPy
• SciPy
• R言語
• MATLAB
• GNU Octave