Migran N.Gevorkyan。;Anna V.Korolkova。;德米特里·库利亚波夫。;康斯坦丁·洛夫茨基。 在Runge-Kutta方法的情况下，对Julia和Fortran语言进行统计意义上的性能比较测试。 （英文） Zbl 07062852号 Nikolov，Geno（编辑）等人，《数值方法和应用》。2018年8月20日至24日，第九届国际会议，NMA 2018，保加利亚博罗韦茨。修订了选定的论文。查姆：斯普林格。勒克特。注释计算。科学。11189, 400-407 (2019). 摘要：本文比较了Fortran和Julia语言中实现的经典Runge-Kutta方法的性能。我们使用了肯特大学的托马斯·卡利贝拉（Tomas Kalibera）和理查德·琼斯（Richard E.Jones）在技术报告中描述的技术。这种技术可以解决以下问题。1.确定程序通过预热阶段所需的运行次数（例如JIT编译、内存缓冲区填充）。2.确定实验的最佳水平数和稳健测试中每个水平的重复次数。3.结果平均运行时间的置信区间的构造。对于数值实验，我们以最相似的方式在两种语言中实现了六阶经典龙格-库塔方法。我们还研究了函数的非矢量化版本。对于Julia，我们不仅测试了内置的矢量化功能，还测试了外部库。为了处理测量结果，使用了Python 3和Matplotlib、NumPy和SciPy（stats模块）。我们对不同的ODE维度（从2到64）和不同类型的处理器进行了实验。我们的工作可能不仅对新的Julia语言与Fortran的比较结果感兴趣，而且对健壮的测试方法演示也很感兴趣。关于整个系列，请参见[Zbl 1411.65008号]. 引用于1文件 MSC公司： 65-XX岁 数值分析 关键词：Runge-Kutta方案;茱莉亚语;Fortran语言;性能 软件：蟒蛇;朱莉娅;科学Py;马特普洛特利布;数字Py PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.N.Gevorkyan}等人，Lect。注释计算。科学。11189400-407（2019年；Zbl 07062852） 全文： 内政部