当我在 python 中使用 numba 时，我知道如果我尝试 jit 编译在其循环中具有任意精度浮点数（mpmath）的函数，它将无法在 nopython 模式下编译，并且它的速度将与普通 python 版本相同。我的问题是关于 Julia package DifferentialEquations.jl。在他们的主页上，他们说它支持 BigFloats 和 ArbFloats。我知道这个包还使用了 julia 默认情况下 jit 编译的循环。所以我的问题是，DifferentialEquations.jl当我传递使用 BigFloat 数字的微分方程时，函数是否是 jit 编译的。
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是的，它们是通过功能自动专业化的。在 Julia 中，函数将在 JIT 编译时自动专门化具体类型。对于所有数字都是如此，事实上，即使像 Float64 这样的东西也只是 Julia 本身定义的类型，并使用这些相同的机制。这篇博文更详细地描述了这种模式
于 2018-05-29T20:04:28.533 回答