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Lenguaje Julia: el lenguaje
del futuro
Estud. Oscar William Neciosup Vera
8vo Ciclo- Ing. Electrónica, UNPRG
Miembro de Julia Latinoamérica
GitHub: OscarNeciosup
03 de Noviembre del 2015
Como Conocí Julia
¿Por qué la necesidad de otro lenguaje ?
• MATLAB: cálculo de la matriz (Vectorizado) y bueno para álgebra
lineal.
• R: especializado en la rama de Estadístico.
• RUBY: dedicado a la productividad y la diversión del desarrollador
• PYTHON: lenguaje de programación multiparadigma. Sintaxis
favorece a un código legible.
Propósito
general
Lenguaje
Julia
¿Por qué Julia?
• Compilación en código Nativo.
• Alto rendimiento y velocidad.
• Fácil de usar.
• Conversiones elegante y extensibles para tipos numéricos y otros tipos. Además
soporte para Unicode
• Generación automática de código especializado, eficiente, de acuerdo al tipo de
argumentos
• Porque es libre.
Velocidad vs Productividad
Instalación
• Principales Softwares a utilizar:
1. Julia
2. Light Table
3. Anaconda
Comandos Principales
• Pkg.init()
• Pkg.status()
• Pkg.update()
• Pkg.add(“Nombre del paquete”)
• Pkg.clone(“Nombre del paquete”)
• Pkg.build(“Nombre del paquete”)
• Using Nombre del paquete
Problemas
1. Implementar la función Fibonacci de n primeros números naturales.
2. Crear un método factorial desde A hasta B como parámetros. Tipo de datos:
A :> Entero, B:> Entero.
2.
𝐴 =
4 3 5
9 2 15
0 12 8
B=
14 8 18
13 100 45
23 10 10
Hallar:
C=A*B D= A+B E=Det (C) F= 𝐷−1
G=𝐸 ∗ (𝐶 ∗ 𝐷−1 + 𝐴)
𝑇
3. Hallar la adjunta de una matriz.
4. En un circuito de Radiocomunicación cuya resistencia en prueba es
de 68KΩ a una temperatura de 27°, se pide hallar el voltaje de ruido
durante su transmisión bajo un ancho de banda de 12Mhz.
Dato:
Vruido= 4𝐾𝑇𝑅𝐵
K=Cte de Boltzman (1.38 x10−23
J/k)
R=Resistencia(Ω)
T=Temperatura(Kelvin(k))
B=Ancho de banda (Hz).
5. Del ejercicio anterior se pone a prueba el mismo circuito a las
resistencias 33kΩ,56kΩ, 100 y 2MΩ. Implementar una función donde
permita saber sus voltajes de ruido respectivos.
Ploteos
• Hay varios y diferentes paquetes para plotear en Julia:
• Winston.jl
• Gadfly.jl
• Gaston.jl
• PyPlot.jl
• Se agrega a través de Pkg.add().
Algunos paquetes interesantes
• DSP.- procesamiento digital de señales.
• NLsolve.- desarrollo de sistemas de ecuaciones no lineales.
• SymPy.- desarrollo de funciones simbólicas. Parecido a maple.
• SerialPorts.- utilización del puerto serial para enviar o recibir datos
(sistemas embebidos).
• PyCall.- Llamada de funciones de Python
• Control.- Paquete dedicado a la parte de control (funciones de
transferencia, ecuaciones de estado, etc…)
Referencias
• http://docs.julialang.org/ Documentación Julia Language
• https://gitter.im/JuliaLangEs/julialang-es Julia Latinoamérica
(JuliaLang-es).
• JuliaCon
• https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia
• Experiencias personales.
¡Gracias!
Lenguaje Julia: el lenguaje del futuro
Lenguaje Julia: el lenguaje del futuro
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Lenguaje Julia: el lenguaje del futuro

  • 1. Lenguaje Julia: el lenguaje del futuro Estud. Oscar William Neciosup Vera 8vo Ciclo- Ing. Electrónica, UNPRG Miembro de Julia Latinoamérica GitHub: OscarNeciosup 03 de Noviembre del 2015
  • 3. ¿Por qué la necesidad de otro lenguaje ? • MATLAB: cálculo de la matriz (Vectorizado) y bueno para álgebra lineal. • R: especializado en la rama de Estadístico. • RUBY: dedicado a la productividad y la diversión del desarrollador • PYTHON: lenguaje de programación multiparadigma. Sintaxis favorece a un código legible. Propósito general Lenguaje Julia
  • 4. ¿Por qué Julia? • Compilación en código Nativo. • Alto rendimiento y velocidad. • Fácil de usar. • Conversiones elegante y extensibles para tipos numéricos y otros tipos. Además soporte para Unicode • Generación automática de código especializado, eficiente, de acuerdo al tipo de argumentos • Porque es libre.
  • 6. Instalación • Principales Softwares a utilizar: 1. Julia 2. Light Table 3. Anaconda
  • 7. Comandos Principales • Pkg.init() • Pkg.status() • Pkg.update() • Pkg.add(“Nombre del paquete”) • Pkg.clone(“Nombre del paquete”) • Pkg.build(“Nombre del paquete”) • Using Nombre del paquete
  • 8.
  • 9.
  • 10. Problemas 1. Implementar la función Fibonacci de n primeros números naturales. 2. Crear un método factorial desde A hasta B como parámetros. Tipo de datos: A :> Entero, B:> Entero. 2. 𝐴 = 4 3 5 9 2 15 0 12 8 B= 14 8 18 13 100 45 23 10 10 Hallar: C=A*B D= A+B E=Det (C) F= 𝐷−1 G=𝐸 ∗ (𝐶 ∗ 𝐷−1 + 𝐴) 𝑇 3. Hallar la adjunta de una matriz.
  • 11. 4. En un circuito de Radiocomunicación cuya resistencia en prueba es de 68KΩ a una temperatura de 27°, se pide hallar el voltaje de ruido durante su transmisión bajo un ancho de banda de 12Mhz. Dato: Vruido= 4𝐾𝑇𝑅𝐵 K=Cte de Boltzman (1.38 x10−23 J/k) R=Resistencia(Ω) T=Temperatura(Kelvin(k)) B=Ancho de banda (Hz). 5. Del ejercicio anterior se pone a prueba el mismo circuito a las resistencias 33kΩ,56kΩ, 100 y 2MΩ. Implementar una función donde permita saber sus voltajes de ruido respectivos.
  • 12. Ploteos • Hay varios y diferentes paquetes para plotear en Julia: • Winston.jl • Gadfly.jl • Gaston.jl • PyPlot.jl • Se agrega a través de Pkg.add().
  • 13. Algunos paquetes interesantes • DSP.- procesamiento digital de señales. • NLsolve.- desarrollo de sistemas de ecuaciones no lineales. • SymPy.- desarrollo de funciones simbólicas. Parecido a maple. • SerialPorts.- utilización del puerto serial para enviar o recibir datos (sistemas embebidos). • PyCall.- Llamada de funciones de Python • Control.- Paquete dedicado a la parte de control (funciones de transferencia, ecuaciones de estado, etc…)
  • 14.
  • 15. Referencias • http://docs.julialang.org/ Documentación Julia Language • https://gitter.im/JuliaLangEs/julialang-es Julia Latinoamérica (JuliaLang-es). • JuliaCon • https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia • Experiencias personales.