러스트로 만드는 수학 및 과학 계산 라이브러리 시리즈 - 10편: 정리와 미래 전망, 생태계 활용 가이드

이제 시리즈를 마무리할 시점이 되었습니다. 우리는 그동안 선형대수, FFT, ODE/PDE 솔버, FEM 기초, GPU 가속, 병렬 처리, 자동미분(AD), 최적화, 머신러닝 기본기까지 다양한 주제를 다뤄보며 러스트로 과학 계산 라이브러리를 구성하는 가능성을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 지금까지 다룬 내용을 정리하고, 향후 발전 방향과 러스트 생태계에서 활용할 수 있는 실제 링크와 리소스를 소개하겠습니다.시리즈 정리선형대수와 기본 연산:Rust의 안전성, Cargo 빌드 시스템, 제네릭과 trait 활용으로 Vector/Matrix 구조, LU/QR 분해, SVD 개념 도입예: nalgebra, ndarray 등의 라이브러리 참고고급 수치 기법:ODE, PDE 해석(유한차분법, FEM 기초), FFT를..

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• · 2025. 1. 3.
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러스트로 만드는 수학 및 과학 계산 라이브러리 시리즈 - 9편: 자동미분(AD)과 최적화 알고리즘, 머신러닝 기본기

이전까지의 글에서 우리는 선형대수, FFT, ODE/PDE 풀이, FEM 기초, GPU 가속, 병렬 처리 등 다양한 수학·과학 계산 기법을 러스트로 구현하고 고성능화하는 가능성을 살펴보았습니다. 이제는 **자동미분(Automatic Differentiation, AD)**과 최적화 알고리즘, 나아가 머신러닝(ML)의 기본 구조를 다루며, 러스트 기반 수학 라이브러리를 머신러닝 분야로 확장할 수 있는 기초를 마련해보겠습니다. 이번 글에서 다룰 주제들:자동미분(AD): 함수의 기울기(Gradient)·야코비안(Jacobian)·헤시안(Hessian)을 기호적 변화 없이 자동으로 계산하는 기법.최적화 알고리즘(Gradient Descent, Newton Method 등): 파라미터를 조정해 목표 함수를 최소화..

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• · 2025. 1. 2.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 12편: 더 깊은 러스트 세계로 - Unsafe 코드, no_std 환경, 성능 튜닝, 미래 전망

이전 글까지 해서 러스트의 기초 문법, 언어 철학, 생태계, C++와의 비교, 실전 적용 전략에 이르기까지 폭넓게 다뤄보았습니다. 이제 정말 이 시리즈의 마지막 단계로, 러스트를 더 깊이 파고들 때 마주하게 될 고급 주제들을 간단히 훑어보며 미래 전망과 학습 방향을 제시해보겠습니다.Unsafe 코드와 메모리 모델러스트는 안전한 메모리 관리를 언어 차원에서 지원하지만, 모든 상황에서 100% 안전성 보장을 하기 위해서는 때때로 언어의 "가드레일"을 넘어설 필요가 있습니다. 이러한 경우를 위해 unsafe 블록이 존재합니다.unsafe { // 여기서 raw 포인터 사용, FFI 호출 등 안전성 미보장 연산 수행 가능}사용 사례: 하드웨어 레지스터 접근, 특정 성능 최적화를 위해 로우레벨 연산 수행, ..

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• · 2024. 12. 17.
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