줄리아에서의 과학 계산은 고성능 데이터 구조, 엄격한 통계 계산, 모듈러 시스템 설계, 그리고 선언적 시각화라는 네 가지 기초 원칙 위에 구축됩니다. 이는 하나의 통합 환경 내에서 데이터 흐름이 수학적 모델로 변환된다는 줄리아의 장점줄리아의 장점으로, 데이터 스트림이 단일 통합 환경 내에서 수학적 모델로 변환됩니다.

1. 통합 데이터 처리

줄리아는 다양한 스트림을 처리합니다—정적 LightXML 파일과 RDatasets 를 통해 dataset(package, name) 실시간 소켓 스트림까지 connect(2000)까지 가능합니다. 데이터는 DataFrames 와 같은 컨테이너에 조직되어 range() 및 write() 연산을 통해 즉시 분석할 수 있습니다.

2. 통계 및 수학적 엄격성

줄리아는 $\sqrt{2x}/(1+x^2)$와 같은 복잡한 표현식과 고급 지표를 직접 지원합니다. 사용자 aweights() 를 사용하면 var(B, a)를 통해 정확한 분산 계산이 가능합니다.

3. 모듈러 아키텍처

논리는 module 시스템 내부에 캡슐화되며, Pkg 를 통해 ScikitLearn, PyCall 및 DataStructures 성능 오버헤드 없이 활용할 수 있습니다. 외부 도구인 matplotlib 는 Conda.add()를 통해 정확한 분산 계산이 가능합니다.

4. 그래픽 유연성

생태계는 Cairo (사용하여 set_source_rgb(cr, r, g, b) 및 rectangle())를 통해 명령형 그림 그리기를 지원하며, Geom.point를 통해 정확한 분산 계산이 가능합니다. Winston은 또한 2차원 그래픽 라이브러리입니다. 마치 매트랩 내장 그래픽과 유사합니다.