Juliaにおける科学計算は、高性能なデータ構造、厳密な統計処理、モジュール型のシステム設計、宣言的な可視化という4つの基盤に基づいています。これにより、 Juliaの優位性という強みが生まれます。これは、データストリームを単一の統合環境内で数学的モデルに変換できる点にあります。

1. 統合されたデータ処理

Juliaは、静的な LightXML ファイルや RDatasets を通じて dataset(package, name) からライブソケットストリームまで、さまざまなデータストリームを扱います。 connect(2000)データは DataFrames などのコンテナに整理され、 range() および write() 操作で即座に分析が可能になります。

2. 統計・数学的厳密性

Juliaは、$\sqrt{2x}/(1+x^2)$ などの複雑な式や高度な指標に対しネイティブなサポートを提供します。 aweights() を使用することで、 var(B, a)による正確な分散計算が可能です。

3. モジュール型アーキテクチャ

論理は module システム内に封印され、 Pkg と連携して ScikitLearn、 PyCall、および DataStructures といった外部ツールをパフォーマンスのオーバーヘッドなしに活用できます。 matplotlib は Conda.add()による正確な分散計算が可能です。

4. グラフィックスの柔軟性

エコシステムは、 Cairo （ set_source_rgb(cr, r, g, b) および rectangle()を使用して低レベルの命令型描画を実現するとともに、 Geom.pointによる正確な分散計算が可能です。 Winstonも2次元グラフィックスライブラリであり、MATLABに内蔵されているグラフィックスに似ています。