2024/08/27(火)kv-0.4.57
今回は、
- 以前にるふぁさんにご指摘頂いた、defint_autostepで使用する級数の次数を1にしたときに正しく計算できていなかったバグの修正。
- ode_maffineに自動微分型を指定し、なおかつcallback関数を指定したとき、 callback関数が初期値に関する微分の情報をも渡してくれるように変更。
大したアップデートではないですが、一応2つ溜まったので。
WSL バージョン: 2.1.5.0 カーネル バージョン: 5.15.146.1-2 WSLg バージョン: 1.0.60 MSRDC バージョン: 1.2.5105 Direct3D バージョン: 1.611.1-81528511 DXCore バージョン: 10.0.25131.1002-220531-1700.rs-onecore-base2-hyp Windows バージョン: 10.0.19045.4291になりました。
sudo apt update sudo apt upgradeとして、Ubuntu 24.04を最新にしてください。特に最初の1行が重要で、これをやらないとこの先のaptコマンドでのインストールが失敗してしまいます。
sudo apt install -y language-pack-en sudo apt install -y language-pack-ja sudo update-locale LANG=ja_JP.UTF8として、いったんWSLターミナルを閉じて再度スタートメニューから起動します。language-pack-enの方はすぐには不要かもですが、無いと何かと不便なのでこちらもついてに入れておきます。自分の環境では、Visual Studio CodeでのWSLターミナルで問題が発生しました。
sudo apt install -y texlive-full sudo apt install -y nkf sudo apt install -y gnuplot sudo apt install -y tgif sudo apt install -y pdfarranger sudo apt install -y pdftk-java sudo apt install -y build-essential sudo apt install -y clang sudo apt install -y libboost-all-dev sudo apt install -y default-jdk sudo apt install -y lua5.4 sudo apt install -y liblua5.4-dev sudo apt install -y luajit sudo apt install -y gfortran sudo apt install -y python3 sudo apt install -y python3-dev sudo apt install -y python3-numpy sudo apt install -y python3-scipy sudo apt install -y python3-matplotlib sudo apt install -y python3-sympy sudo apt install -y python3-mpmath sudo apt install -y ipython3 sudo apt install -y python-is-python3 sudo apt install -y octave sudo apt install -y octave-dev sudo apt install -y libgmp-dev sudo apt install -y libmpfr-dev sudo apt install -y gcc-multilib sudo apt install -y g++-multilib sudo apt install -y nim sudo apt install -y lvこの段階でも、
sudo apt install -y fcitx5-mozcを実行します。次に、home directoryの「.profile」の末尾に、
while true; do dbus-update-activation-environment --systemd DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS DISPLAY XAUTHORITY 2> /dev/null && break done export GTK_IM_MODULE=fcitx5 export QT_IM_MODULE=fcitx5 export XMODIFIERS=@im=fcitx5 export INPUT_METHOD=fcitx5 export DefaultIMModule=fcitx5 if [ $SHLVL = 1 ] ; then (fcitx5 --disable=wayland -d --verbose '*'=0 &) xset -r 49を書き加え、いったんWSLターミナルを閉じて再度起動します。再起動後、WSLターミナルで、「fcitx5-configtool」を起動します。すると、
sudo apt install -y geditなどとして、geditエディタで日本語が書けるのを確認して下さい。
sudo apt install -y x11-apps sudo apt install -y firefox sudo apt install -y firefox-locale-ja sudo apt install -y lxterminal sudo apt install -y nautilus sudo apt install -y evince sudo apt install -y eogなどを入れました。gnome-terminal, gnome-text-editorは少し不安定な感じがしたので、それぞれlxterminal, geditで代用することにしました。
sudo apt install openssh-serverこれでsshログイン出来るようになります。
sudo apt install git sudo apt install curlこのへんはまあ必要か。
sudo apt install unarこれを使うと、日本語ファイル名を含んだzipファイルを展開したときに文字化けしないです。
sudo apt install lv sudo apt install checkinstall sudo apt install ghexFirefoxだけで過ごしたいところですが、ときどきに必要になるのでchromiumも。
sudo apt install chromium
LANG=C xdg-user-dirs-gtk-updateとして、「Don't ask me this again」をチェックして「Update Names」をクリックします。これでホームディレクトリが
ダウンロード デスクトップ ビデオ ミュージック テンプレート ドキュメント ピクチャ 公開から
Desktop Downloads Pictures Templates Documents Music Public Videosに変わりました。元に戻すにはLANG=Cなしで単に「xdg-user-dirs-gtk-update」。
sudo apt install gnome-tweaksを入れてgnome-tweaksを起動し、キーボードとマウス→追加のレイアウトオプション
sudo apt install fonts-takaoとするとどういうわけだか直るそうです。
sudo apt install fcitx5-mozcでfcitx5をインストールします。実際に操作系をfcitx5に変えるには、
im-config -n fcitx5として再起動します。元に戻すには、
im-config -n ibusとして再起動です。
sudo apt install docker.ioで24.0.7が入りました。
sudo usermod -aG docker kashiみたいにしてrootにならなくても使えるようにしました。
nvidia-smiと叩いてGPUのstatusが出れば問題ないでしょう。もし動いていなければ、
ubuntu-drivers devicesを実行し、そこに出てきたお勧めのドライバーを、
sudo apt install nvidia-driver-535のように入れます。
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart dockerのようにインストールします。
docker run --gpus all --rm nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smiのようにして、dockerの中でnvidia-smiが動くことを確認しましょう。