简介

  此条目介绍的是计算机程序语言。关于日本AV女优，请见“JULIA (AV女优)”。Julia编程范型多范式：多分派, 过程式, 函数式, 元编程, 多阶段编程（英语：Multi-stage_programming）设计者Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah实现者Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah等发行时间2012年，​10年前​（2012）实现语言Julia, C, C++, Scheme, LLVM系统平台x86-64, IA-32, ARM v8（64位）, CUDA, ARM (32位), PowerPC, 网页浏览器 (JavaScript、WebAssembly)操作系统macOS, Windows, Linux, FreeBSD, Android许可证MIT许可证文件扩展名.jl网站JuliaLang.org启发语言CDylanLispLuaMathematica (严格说是其Wolfram语言)MATLABPerlPythonRRubyScheme 教科书中有关zh:Introducing Julia的文本Julia是一种高级通用动态编程语言，它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的，不需要解释器，速度快，也可用于客户端和服务器的Web用途、低级系统编程或用作规约语言。Julia设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用C和Fortran库而不使用粘合代码。Julia拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在Julia里。

历史

一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而又拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的。

该项目大约于2009年中开始。

功能

主要用于数值计算。

特点

核心语言非常小。标准库用的是Julia语言本身写的

调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。

丰富的用于创建或描述对象的类型语法

高性能，接近于静态编译型语言。包括用户自定义类型等

为并行计算和分布式计算而设计

轻量级协程

优雅的可扩展的类型转换/提升

支持Unicode，包括但不限于UTF-8

可直接调用C函数（不需要包装或是借助特殊的API）

有类似shell的进程管理能力

有类似Lisp的宏以及其它元编程工具

可与Jupyter notebook 一起使用

示例

生成Mandelbrot集合

function mandel(z)    c = z    max = 80    for n = 1:max        if abs(z) > 2            return n-1        end        z = z^2 + c    end    return maxend

随机矩阵统计

using LinearAlgebra: trusing Statistics #导入std, mean等函数function randmatstat(t)    n = 5    v = zeros(t)    w = zeros(t)    for i = 1:t        a = randn(n,n)        b = randn(n,n)        c = randn(n,n)        d = randn(n,n)        P =         Q =         v = tr((P'*P)^4)        w = tr((Q'*Q)^4)    end    std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)end

参考资料

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参阅

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