Matlab / octaveまたはRは、モンテカルロシミュレーションに適していますか？

私は趣味としてRでモンテカルロを始めましたが、最終的には金融アナリストがMatlabに移行することを勧めました。私は経験豊富なソフトウェア開発者です。しかし、モンテカルロ初心者。感度分析を使用して静的モデルを作成し、後で動的モデルを作成したい。私を導く良いライブラリ/アルゴリズムが必要です。

私には、Rには優れたライブラリがあり、簡単なパスカルのような言語のために、未経験のプログラマーにはmathlabが好まれていると思われます。R言語はスキームに基づいており、これは初心者には難しいですが、私には難しいです。Matlab / Octaveに数値/ライブラリ側の利点がない場合、私はRに固執します。

私は両方を使用します。前述のように、純粋な数学言語に近いものでアルゴリズムを表現する方が簡単であるため、Matlabで関数とアルゴリズムのプロトタイプを作成することがよくあります。

Rには優れたライブラリがあります。私はまだそれを学んでいますが、Rを知ってしまえば、Matlabで関数をプロトタイプ化するのもかなり簡単だから、Matlabを粉塵にしてしまい始めています。

ただし、運用環境内でアルゴリズムを効率的に機能させたい場合は、C ++などのコンパイル言語に移行するのが最善であることがわかります。私はC ++をMatlabとRの両方にラップした経験があります（そしてその点で優れています）が、Rについてはより良い経験がありました。 免責事項：卒業生であるため、Matlabの最新バージョンをdllに使用していませんが、私はほとんど独占的にMatlab 7.1（4歳のような）で働いてきました。おそらく新しいバージョンの方がうまく動作しますが、Matlabの後ろにあるC ++ dllがWindows XPをブルースクリーンにした2つの状況を頭の中で考えることができます。間違いを犯すたびにコンピューターが再起動するかどうかをデバッグします...

最後に、Rコミュニティは、Matlabコミュニティがこれまで持っていたよりもはるかに速く成長しているようです。さらに、無料であるため、Godforsaken flexlmライセンスマネージャーを使用する必要もありません。

注：私の開発のほとんどは、現在MCMCアルゴリズムで行われています。Rでの可視化とggplot2を使用して、C ++での生産で約90％を実行します。

並行コメントの更新：

現在、私の開発時間のかなりの部分がMCMCルーチンの並列化に費やされています（私の博士論文です）。Matlabの並列ツールボックスとStar Pのソリューションを使用しました（現在はMicrosoftが所有していると思いますか？ -もう1つはがっかりしています...）並列ツールボックスは設定の悪夢であることがわかりました-使用したとき、すべての単一クライアントノードへのルートアクセスが必要でした。彼らは今ではその小さな「バグ」を修正したと思いますが、それでも混乱です。* 'pソリューションはエレガントであることがわかりましたが、多くの場合、プロファイルを作成するのは困難です。私はジャケットを使用していませんが、良いことを聞いています。また、GPU計算をサポートする最新バージョンの並列ツールボックスも使用していません。

R並列パッケージの経験はほとんどありません。

私の経験では、タスクの分解とメモリ/リソースの割り当てをより細かく制御できるC ++レベルでコードを並列化する必要があります。プログラムを高レベルで並列化しようとすると、コードが簡単に分解可能でない限り（ダミー並列処理とも呼ばれる）、最小限のスピードアップしか得られないことがよくあります。そうは言っても、OpenMPを使用してC ++レベルで単一行を使用すると、合理的なスピードアップを得ることができます。

#pragma omp parallel for

より複雑なスキームには学習曲線がありますが、私はgpgpuの状況が本当に好きです。今年のJSMの時点で、RでのGPU開発について話した数人の人は、いわば「深い終わりのつま先」にすぎないと言っています。しかし、述べたように、私は最小限の経験しか持っていません-近い将来に変化します。

正直に言うと、ここでR対...について質問する質問はすべてRに偏っていると思います。Rは間違いなく最も使用されているタグです。

私がやること

私の現在の作業方法は、Rを使用してプロトタイプを作成し、速度をさらに上げる必要がある場合はCを使用することです。以前は（ここでも特定のアプリケーションでは）非常にすばやくCに切り替える必要がありましたが、R マルチコアライブラリはその切り替えを遅らせるのに役立ちました。基本的に、for些細な変更と並行してループを実行します。

私のアプリケーションは非常に計算集約的であることに言及する必要があります。

勧告

完全に正直に言うと、それは本当にあなたが何をしたいかに正確に依存します。だから私はあなたの質問のこの声明に私の答えの基礎を置いています。

感度分析を使用して静的モデルを作成し、後で動的モデルを作成したい。私を導く良いライブラリ/アルゴリズムが必要

この問題は、Rでのプロトタイピングや、必要なときにC（または他のコンパイルされた言語）を使用するのに理想的に適していると思います。

通常、モンテカルロ/感度分析には特に高度な統計ルーチンは含まれません-もちろん、他の高度な機能が必要になる場合があります。したがって、（詳細情報なしで）分析はどの言語でも実行できると思いますが、完全に偏っているので、Rをお勧めします！

私はほとんど独占的に使用していますがR、私は本当にプロファイラーを賞賛しMatlabます。
プログラムの速度が遅い場合、通常はボトルネックがどこにあるかを知りたいです。Matlabのプロファイラーは、コードの各行にどれだけの時間を費やしているかを教えてくれるので、これを達成するための素晴らしいツールです。

少なくとも私にとっては、使用することRprofは比較にならないほど悪いです。どの呼び出しがボトルネックであるかはわかりません。使用Rprofすると、各行に費やされた時間に関する情報は得られませんが、各プリミティブ関数に費やされた時間（など）についての情報は得られません。ただし、同じプリミティブ関数の多くは、さまざまな関数によって呼び出されます。

私はお勧めしますがR（それだけで素晴らしいですので：無料、非常に強力な、...）あなたがあなたのコードの多くをプロファイリングする必要があります知っている場合は、MATLABはずっといいです。公平を期すために、Matlabにはマルチコアおよび並列コンピューティングのツールボックスがあります（ただし、非常に高価です）。

シミュレーションに比較的高度な手法が含まれる場合、Rを使用する方法があります。これは、必要なルーチンがRで使用可能になる可能性が高いが、必ずしもmatlabで使用できるとは限らないためです。

私の意見では、Matlabは見苦しい言語です。たぶん、そのコアのデフォルト引数と名前付き引数を取得しているかもしれませんが、オンラインで見つける多くの例は、古い「6個の引数がある場合、これ、5個の引数がある場合、this and that ...」と名前付き引数はちょうど文字列（名前）と値が交互になっているベクトル。それはとても1970年代なので、私は単にそれを使うことができません。

Rには問題があるかもしれませんし、古いものでもありますが、将来を見据えた基盤（Scheme / Lisp）に基づいて構築されており、比較するとかなり上手くいきました。

とは言っても、ループなどでコーディングしたい場合、Matlabははるかに高速です。また、デバッグ機能がはるかに優れています。よりインタラクティブなグラフィック。一方、あなたのコード/ライブラリを文書化するために合格することは、Rと比較してかなり笑いやすく、Matlabを使用するためにかなりの費用を払います。

すべてのIMO。