# Julia,IGAで役立つ知識 チュートリアルのサンプルプログラムで以下をいくつか使っているので，実装で悩んだら参考にしてください．他にも良いこと知っていたら教えてください（どんどん書き込んで下さい）． ## 高速化 * Juliaでは，関数の中で計算を行うと100~1000倍程速くなる（関数内で使う変数を引数に全部含めないといけないことに注意．1つでも抜けると遅くなる） * よく使う関数は配列にしておく * B-spline基底関数の台の性質から，非ゼロ部分だけ計算する * 剛性行列が対称行列であることを使って，上三角部分だけ計算する * 剛性行列等の計算で，$C_{ijkl}$の非ゼロ部分だけ計算する * 並列計算を使う * 連立方程式の計算はJuliaのA\bやsparse(A)\bを使うよりParadisoを使うほうが安定して速い * @code_warntypeを使うと，Juliaの型推論が上手くできてるか（ベストパフォーマンスを出せているか）を確認できる ## 省メモリ化 * 3次元ではメモリの心配をする必要がある * $N^I, \partial N^I/\partial x_i, \partial^2 N^I/\partial x_i \partial x_j$などを何でもかんでも配列にするとメモリがあふれる．なので，これらはforループの中で毎度作る方がよい * ヤコビ行列は配列にしてもあまりメモリを食わない * summarysize(A)で配列の使用メモリ量を確認できる ## 他に知っておくといいこと * 配列の配列を作れる．このときリスト内包表記が便利 * 関数の引数に型注釈（::Float64など）をつけられるが，これは構造体や多重ディスパッチを使わないなら不要．つけてもパフォーマンスは向上しない．望む型ではない引数が入ってきたときにエラーメッセージを出してくれるが，一々書く手間の方が大きい * 構造体を使うと変数の管理が楽になるらしい * forループは入れ子にせずに，横に並べて書くこともできる * heatmap()を使うと，配列を可視化できる．剛性行列の中身を見るのによく使う * 表面力を求めるときは，表面用のB-spline基底関数の配列を新たに作らないといけない * eigen()を使うと行列の固有値・固有ベクトルが分かり，rank()を使うと行列のランクが分かる．非物理的な剛性行列になっていないかを調べられる．（座屈しなければ固有値は全て正になっているはず．rankが行列サイズより小さければ自由度があるので，剛体変位モードが入ってしまっている．とか） * 大きな計算は夜家に帰って寝ている間にさせとくといい．このときCSVファイルが使える