Luke's Archive

터미널에서 사용하는 cd(change directory)와 pwd(print working directory)에 해당하는 명령어를 C에서도 사용하려면

Unix 기반 컴파일러(ex. gcc)는 unistd.h라는 헤더 파일을 include하면 되고,

Microsoft 기반 컴파일러(ex. Visual C++)는 direct.h라는 헤더 파일을 include하면 된다.

cd에 대응되는 C언어 함수는 chdir(unistd.h)와 _chdir(direct.h)이고,

pwd에 대응되는 C언어 함수는 getcwd(unistd.h)와 _getcwd(direct.h)이다.

편의상 unistd.h를 include한다는 전제로 설명한다.

Visual C++에서는 아래의 과정에서 unistd.h 대신 direct.h, chdir 대신 _chdir, getcwd 대신 _getcwd를 쓰면 된다.

1. chdir

c 파일이 있는 경로에서 test_folder라는 폴더로 이동하는 걸 생각해보자.

터미널에서는 아래의 명령어로 가능하다.

이에 대응되는 c 코드는 다음과 같다.

2. getcwd

위의 chdir가 실제로 이동했는지 확인하려면 이동 전 주소와 이동 후 주소를 print해서 비교해볼 수 있다.

현재 디렉토리 주소를 저장하기 위해 다음과 같은 cwd란 char 변수를 선언한다.

이동 전 디렉토리 주소를 변수 cwd에 지정한 뒤 출력한다.

위의 chdir을 이용해 test_folder로 이동한다.

이동 후 디렉토리 주소를 cwd에 지정한 뒤 출력한다.

위 과정을 담은 test.c 코드와 실행 결과는 다음과 같다.

// test.c
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>

int main()
{
    char cwd[1024];
    getcwd(cwd, sizeof(cwd));
    printf("%s\n",cwd);
    chdir("test_folder");
    getcwd(cwd, sizeof(cwd));
    printf("%s\n",cwd);

    return 0;
}

위의 test.c 실행 결과

Visual C++에서 사용할 수 있는 test_win.c 코드와 실행 결과는 다음과 같다.

// test_win.c
#include <stdio.h>
#include <direct.h>

int main()
{
    char cwd[1024];
    _getcwd(cwd, sizeof(cwd));
    printf("%s\n",cwd);
    _chdir("test_folder");
    _getcwd(cwd, sizeof(cwd));
    printf("%s\n",cwd);

    return 0;
}

위의 test_win.c의 실행 결과

Reference)

https://stackoverflow.com/questions/16285623/pwd-to-get-path-to-the-current-file

http://www.manpagez.com/man/2/chdir/

http://www.manpagez.com/man/3/getcwd/

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/bf7fwze1.aspx

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/sf98bd4y.aspx

Visual Studio를 주로 사용하지 않아 확신하진 못하지만, VS에서 c 파일을 실행하려면 항상 프로젝트를 사용해야만 가능했다.

프로젝트를 매번 생성(혹은 지정)하는 것이 귀찮기도 하고 VS IDE를 실행하지 않으면서

Visual C++(Visual C라는 건 없다)로 컴파일을 할 수 있는 방법을 찾다가

cmd에서 command line으로 Visual C++을 컴파일하는 방법을 찾았다.

아래의 기준으로 설명한다.

- Visual Studio 2015 Community

1. test.c 생성

우선, 테스트용 c 파일인 test.c를 생성한다.

코드는 다음과 같다.

// test.c
#include <stdio.h>

int main()
{
    #ifdef _MSC_VER
        printf("Microsoft Visual C++ Compiler\n");
    #else
        printf("Other Compiler\n");
    #endif

    return 0;
}

Visual C++로 컴파일해서 실행하면 Microsoft Visual C++ Compiler가 나올 거고,

다른 컴파일러로 컴파일해서 실행하면 Other Compiler가 나올 거다.

2. 환경 변수 설정

command line에서 Visual C++을 컴파일하기 위해 필요한 환경 변수가 들어가 있는 vsvars32.bat 혹은 vcvarsall.bat을 cmd에서 실행한다.

vsvars32.bat은 32비트를 위한 환경 변수이고, vsvarsall.bat은 뒤에 인수를 어떻게 붙이느냐에 따라 달라진다.

(ex. vsvars32.bat은 vsvarsall.bat x86과 같다)

vsvarsall.bat에 관해서는 2번째 Reference를 참고하면 된다.

vsvars32.bat은 아래의 경로에 있다.

vcvarsall.bat은 아래의 경로에 있다.

<Microsoft Visual Studio Version>은 Visual Studio 버전에 따른 폴더명이다.

현재 내 환경에서는 Microsoft Visual Studio 14.0이다.

3. 컴파일 및 실행

test.c가 있는 경로로 이동한 뒤 다음의 명령어를 cmd에 입력해 컴파일을 진행한다.

위의 환경 변수 설정을 하지 않으면 다음과 같은 에러가 발생한다.

환경 변수 설정을 하지 않고 실행한 결과

그 다음 생성된 test.exe를 실행한 뒤 제대로 실행이 되는지 확인한다.

정상적으로 실행이 됐다면 Microsoft Visual C++ Compiler라는 문구가 뜬다.

환경 변수 설정을 한 뒤 실행한 결과

앞서 test.c 생성에서 설명했듯 다른 컴파일러(ex. gcc)를 사용하면 Other Compiler라는 문구가 뜬다.

gcc로 컴파일을 한 결과

Reference)

https://msdn.microsoft.com/ko-kr/library/bb384838.aspx

https://msdn.microsoft.com/ko-kr/library/f2ccy3wt.aspx

Input)

X

: 벡터 혹은 행렬 데이터

num = 1 or 2 (default = 1)

: X가 행렬일 때 1이면 열을 기준으로, 2면 행을 기준으로 정렬한다. 

direction = 'ascend' or 'descend' (default = 'ascend')

: 정렬 기준을 정한다. ascend는 오름차순, descend는 내림차순이다.

Output)

X_sort

: 정렬한 X의 값이다.

X_ind

: 정렬한 X의 순서를 의미한다.

X가 벡터일 경우 다음은 참이다.

X가 행렬이고 num = 1이면 j열에 대하여 다음은 참이다.

X가 행렬이고 num = 2이면 i행에 대하여 다음은 참이다.

Reference)

https://kr.mathworks.com/help/matlab/ref/sort.html

$L_i$, $D_i$, $U_i$를 $n \times n$ matrix라 하자. ($1\leq i \leq N$)

매트랩에서 다음과 같은 $Nn \times Nn$ block tridiagonal matrix $A$를 만들어보자.

$$A = \begin{bmatrix} D_1 & U_1 & & \\ L_1 & D_2 & U_2 & & \\ & \ddots & \ddots & \ddots & \\ & & L_{N-2} & D_{N-1} & U_{N-1} \\ & & & L_{N-1} & D_N \end{bmatrix}$$

1. Block Diagonal Matrix 만들기

우선 block diagonal matrix를 만드는 방법부터 생각해본다.

$B_i$를 $n \times n$ matrix라 하자.

매트랩으로 다음과 같은 $Nn \times Nn$ block diagonal matrix $M$를 만든다고 생각해보자.

$$M=\begin{bmatrix} B_{ 1 } &  &  &  &  \\  & B_{ 2 } &  &  &  \\  &  & \ddots  &  &  \\  &  &  & B_{ N-1 } &  \\  &  &  &  & B_{ N } \end{bmatrix}$$

1-1. $B = B_i = B_j \; \forall i,j$일 경우

kron(kronecker tensor product)이라는 함수를 이용하면 쉽게 할 수 있다.

kron(A,B)에서 A는 B를 하나의 element로 봤을 때의 matrix를 의미하고, B가 block이 된다.

M = kron(speye(N),B);

1-2. 1-1이 아닐 경우

blkdiag(block diagonal)라는 함수를 이용한다.

우선 $B_i$가 Bi로 저장되어 있다고 가정하자.

(cell로 저장하든 일일히 다른 변수명들로 저장하든 이건 알아서 하자)

blkdiag(B1,B2,B3,...)으로 입력하면 되는데 만약 $N = 100$이라 하면 B1부터 B100까지 일일히 쓰는 건 꽤나 효율적이지 못하다.

그래서 for문을 이용해 M = blkdiag(B1,B2,B3,...,BN)이라는 문자형 data를 만든 뒤 eval이란 함수로 실행시키는 방식으로 한다.

mat_input = [];
for i = 1:N
    mat_input = [mat_input sprintf('B%d,',i)];
end
mat_input = ['M=blkdiag(' ,mat_input(1:end-1), ');'];
eval(mat_input);

또한, 1-1의 경우더라도 repmat을 이용해서 이 방식으로 만들면 kron보다 더 빠르다고 한다.

2. Block Tridiagonal Matrix 만들기

우선 1에서의 방법을 통해 $D_i$로 만든 $Nn \times Nn$ block diagonal matrix $A_D$를 만든다.

만약 $L = L_i = L_j \; \forall i,j$일 경우 1-1의 방법을 응용해 $Nn \times Nn$ block lower diagonal matrix $A_L$을 만든다.

같은 논리로 $U = U_i = U_j \; \forall i,j$일 경우에도 $Nn \times Nn$ block upper diagonal matrix $A_U$를 만들 수 있다.

AL = kron(diag(ones(N-1,1),-1), L);
AU = kron(diag(ones(N-1,1),1), U);

아닐 경우 1-2의 방법을 통해 $(N-1)n \times (N-1)n$ block diagonal matrix $A_L$를 만든 뒤 0을 추가해 $Nn \times Nn$ matrix로 확장한다.

역시 같은 논리로 $A_U$를 만들 수 있다.

AL = [zeros(N*n,n); AL zeros(n,(N-1)*n)];
AU = [AU zeros(n,(N-1)*n); zeros(N*n,n)];

그 다음 $A_L$, $A_D$, $A_U$를 다 더하면 block tridiagonal matrix $A$가 완성된다.

A = AL + AD + AU;

Reference)

http://jasonjuang.blogspot.kr/2014/07/how-to-create-block-diagonal-matrix.html

http://stackoverflow.com/questions/16370371/matlab-create-a-block-diagonal-matrix-with-same-repeating-block

C언어 함수를 MEX라는 걸 이용해 변환시켜 매트랩에서 쓸 수 있다.

이때 변환과정에서 C언어 컴파일러가 쓰이는데, 공식적으로 OS X에서 MEX를 사용할 때 Xcode에 있는 clang만 지원한다.

OS 별 MEX 지원 컴파일러는 여기에서 확인할 수 있다.

mex -setup을 입력하면 현재 설정되어 있는 언어와 컴파일러를 확인할 수 있다.

Xcode에 있는 clang은 알다시피 OpenMP를 지원하지 않는다(위의 링크에서도 확인할 수 있다).

OpenMP를 OS X에서 사용하려면 clang-omp를 쓰거나 Xcode용이 아닌 별도의 gcc를 설치해야 하지만(설치 과정은 여기에서 확인),

공식적으로 매트랩에선 지원하지 않는 컴파일러이기 때문에 추가적인 작업이 필요하다.

이번 포스트에서는 그 과정을 설명하고자 한다.

아래의 기준으로 설명한다.

- gcc 6.2.1

- OS X 10.11 El Capitan

- MATLAB R2016b

1. gcc_maci64.xml 만들기

MEX C 컴파일러를 지정해주는 건 매트랩 내에 있는 clang_maci64.xml이라고 하는 파일에 의해서다.

우선 해당 파일부터 열기 위해 파인더에서 다음의 경로로 간다.

mexopts 폴더 안에 3가지가 있는데(C, C++, fortran), 현재 우리는 C언어만 다룬다는 전제이므로 clang_maci64.xml을 복붙하고 이름을 gcc_maci64.xml로 수정한다.

그 후 gcc_maci64.xml을 자신이 쓰고 있는 텍스트 에디터를 통해 연다.

연 뒤 앞쪽에 보면

이라고 되어 있는 부분이 있는데 이는 clang에 관한 내용이므로 gcc에 맞게 알아서 수정한다.

난 아래와 같이 수정했다.

CC의 루트가 clang으로 아래와 같이 지정되어 있는데,

이를 gcc 경로로 수정한다. Homebrew로 설치했다면 아래와 같다.

마지막으로, OpenMP를 사용하기 위해 CFLAGS, LDFLAGS 뒤에 -fopenmp를 추가해준다.

2. 매트랩에서 컴파일러 변경하기

매트랩으로 돌아가서 mex -setup을 다시 입력해본다.

입력하면 아래와 같이 나온다.

이전과 다르게 C 컴파일러에서 선택권이 생겼다.

GNU GCC를 클릭한다.

이제 mex를 사용할 때 C 컴파일러는 gcc로 지정이 되었다.

테스트를 해보기 위해 mex test.c를 입력한다.

test.c 코드는 여기에 있는 코드를 사용했고, 내용은 다음과 같다.

#include "mex.h"
#include <stdio.h>
#include "omp.h"

void mexFunction(int nlhs,mxArray* plhs[], int nrhs, const mxArray* prhs[])
{
    int i;
    double sum; 
    /* Check for proper number of arguments. */
    if (nrhs!=0)
    {
        mexErrMsgTxt("No input");
    }
    else if (nlhs!=0)
    {
        mexErrMsgTxt("No output");
    }
    
    omp_set_num_threads(omp_get_max_threads());
    mexPrintf("Max number of threads %d\n",omp_get_max_threads());

    #pragma omp parallel for
    for (i = 0; i < omp_get_max_threads(); i++)
    {
        mexPrintf("Hello from thread %d, nthreads %d\n", omp_get_thread_num(), omp_get_num_threads());
    }
    return; 
}

MEX가 성공적으로 완료되었다고는 하지만 위에 두 개의 에러가 나타난다.

두 개의 에러는 본질적으로는 같은 에러이고, 메세지는 다음과 같은 방식으로 뜬다.

저 에러를 해결할 수 있는 방법을 아직 찾지 못했지만, 당장에 문제가 있지 않아 이대로 두고 사용하고 있다.

나중에 저 에러를 해결하게 되면 포스트를 수정하겠다.

변환된 파일을 실행해보기 위해 test라고 입력해보자.

이 코드는 input, output이 없는 거라 test라고만 입력해도 된다.

MEX로 변환된 파일이 문제없이 잘 작동함을 알 수 있다.

Reference)

https://kr.mathworks.com/support/compilers.html

https://kr.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/334250

http://stackoverflow.com/questions/37362414/openmp-with-mex-in-matlab-on-mac

특정 파트에서 글씨 크기를 키우거나, 작게 쓰거나 할 때 사용할 수 명령어들을 모아두었다.

10pt, 11pt, 12pt는 문서 전체에 설정된 기본 폰트 크기를 의미한다.

Reference)

http://tex.stackexchange.com/questions/24599/what-point-pt-font-size-are-large-etc

다운로드 폴더 하단에 검은색 줄이 남아있다.

위 사진처럼 독에 있는 다운로드 폴더를 보면 다운로드가 다 되었음에도 밑에 검은색 줄이 남아있을 때가 있다.

그 줄은 진행 표시줄로 다운이 얼만큼 되었는지 나타내주는 건데, 정상적으로 다운로드가 다 완료되면 없어져야 정상이다.

껐다가 키면 보통은 해결되는데, 종종 안될 때도 있다.

그럴 때 터미널에서 아래의 명령어를 입력해 독을 리셋하면 된다.

터미널 명령어 입력 후 검은색 줄이 사라졌다.

Reference)

https://discussions.apple.com/thread/6628636?start=0&tstart=0

Todd Young and Martin Mohlenkamp, Introduction to Numerical Methods and Matlab Programming for Engineers

http://www.math.ohiou.edu/courses/math3600/book.pdf

학부 시절에 내가 사용하는 프로그래밍 언어가 C 뿐이었고, 입학한 대학원에서는 주로 매트랩을 다뤘다.

(대학원에서도 매트랩 말고도 C를 포함한 다른 언어들도 쓰지만, 그래도 매트랩을 가장 많이 쓴다)

그래서 대학원에 입학하기 전에 매트랩에 좀 익숙해지려고 볼만한 걸 찾아보다가 이 강의 노트를 발견하게 되었다.

이 강의 노트는 수치해석 내용을 다루고 있지만 처음 매트랩을 사용하는 사람들을 위해 코딩에 좀 더 초점이 잡혀 있다.

그렇기에 나한테는 정말로 적합했던 강의 노트였던 셈. 덕분에 쉽게 매트랩에 적응할 수 있었다.

그리고 내용도 수치해석이다 보니 복습도 되고,

코드 중심으로 써져 있음에도 200 페이지 이내의 분량이라 보는 데 부담도 적었다.

(비록 끝까지 읽진 않았지만) 

애초에 이 강의 노트가 수치해석과 매트랩을 가르치기 위해 쓰여진 거지만...

개인적으론 수치해석을 한 번 배운 뒤에 보거나 보조용으로 쓰는 게 더 적합하다고 생각한다.

예전에 다운을 받았을 땐 2015년 버전이었는데, 지금 버전(2017. 01. 06.)하고 내용적인 측면에서는 그렇게 변한 건 없었다.

다만 눈에 띈 변화가 하나 있는데, inline function(inline) 대신 anonymous function(@)을 썼다는 점.

inline function은 매트랩 내에서 없어질 예정이기도 하고, 개인적으로 inline function을 사용할 때 불편함이 더 많았다.

(단적인 예시로 inline function으로 합성함수 쓰는 게 안되는 건 아니지만 정말로 불편하다. anonymous function으로는 쉽게 가능)

주변 사람들한테 이 노트를 추천할 때 inline function 쓰는 거 빼고 다 좋다고 했었는데, 그걸 해결한 셈이라 이런 점에서 잘 개정했다고 본다.

atom에서 linter-gcc가 아마 기본으로는 Xcode용 clang으로 설정되어 있을 거다.

별도로 설치한 gcc를 이용해서 linter-gcc를 설정하고자 한다.

먼저, linter-gcc > Settings에 들어가 GCC Executable Path를 자신이 설치한 gcc 경로로 수정한다.

(c++을 쓴다면 g++로)

내 경우에는

이었다.

그 다음 C Flags(혹은 C++ Flags)에서

를 입력하면 된다.

Reference)

https://github.com/hebaishi/linter-gcc/issues/62

Detexify에서 $\psi$를 그려서 검색한 결과

http://detexify.kirelabs.org/

LaTeX 기호를 그려서 검색할 수 있는 사이트다.

기호 모양은 기억이 나는데 이름이나 명령어가 기억이 나지 않을 때 요긴하게 사용할 수 있다.

위에 내가 $\psi$를 검색할 때 그린 것처럼 인식률이 좋아 LaTeX에서 문서를 작성할 때 정말로 자주 사용하는 사이트.