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2016年5月7日土曜日

ubuntu 16.04 へアップグレードした際の備忘録


linuxマシーンを何台かubuntu 16.04にする予定なので備忘録を残す．

なお，*マークが有る箇所はhomeを引き継ぎで実際には設定不要だった項目

前置き

ハードウェアーはthinkpad x1 carbon 3rd
ubuntu 15.10 install済みからubunt 16.04(日本語remix)のクリーンインストール
パーティション関係は
/
/home
swap
を分離

・homeをバックアップ
・usb bootable diskはstartup disk creatorから制作
・(NG): ubuntu 15.10を削除して16.04をインストール的なものを選択
   これをやると /のパーティション上にhomeがつくられて
   旧 /home パーティションが宙ぶらりんになっていた^^;
・インストール画面でその他を選びマウントポジションを指定して再インストール(OK)
無事終了

インストール自身は5分くらいで終わった．
昔はアップデート一日仕事だったけど３時間くらいに短縮されたなー
パーティション関係の失敗がなければ30分くらいで終わりそう
次のOS update 5年後になることを期待

以下インストール後の設定備忘録

いつもお世話になっているubuntu インストール直後に行う設定を参考に必要な設定を行う
wi-fiは非表示のネットワークから接続を構成しないと何故か繋がらない

システムの言語環境を英語に，特定のアプリを日本語環境で立ち上げる

ubuntuは日本語remix版をinstallしたが(オリジナル版はzipファイルに日本語名があると文字化けするらしい)が，ターミナルの出力が日本語だと，なんかエラーが出た際にstackoverflowなどでの検索に不都合．
またプログラムを書く際に，メニュー等やエラーを英語でどのように掛けばよいか悩む場合があるので，日頃から英語環境にしておく．

システム環境設定から言語サポート(?)，使用する言語(English)を最上部に設定．

ただこれだと全てのアプリケーションが英語環境で立ち上がるので時に不便．

特定のアプリケーションを日本語でたちあげたい場合はlocale -a で ja_JP.utf8があることを確認して
$ locale -a | grep ja
ja_JP.utf8


$ env LANG=ja_JP.utf8 application_name
みたいな感じて起動すれば日本語環境で起動可能．メーラーとかeclipseとか設定ファイルが巨大なアプリは日本語で開いたほうがミスが少なくてすむ．

日常的に使うアプリはショートカットを自作し設定．
なお，現在の言語環境の設定はターミナルより確認可能．
$ locale
LANG=en_US.UTF-8
LANGUAGE=en
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
LC_NUMERIC=ja_JP.UTF-8
LC_TIME=ja_JP.UTF-8
LC_COLLATE="en_US.UTF-8"
LC_MONETARY=ja_JP.UTF-8
LC_MESSAGES="en_US.UTF-8"
LC_PAPER=ja_JP.UTF-8
LC_NAME=ja_JP.UTF-8
LC_ADDRESS=ja_JP.UTF-8
LC_TELEPHONE=ja_JP.UTF-8
LC_MEASUREMENT=ja_JP.UTF-8
LC_IDENTIFICATION=ja_JP.UTF-8
LC_ALL=

キーボード入力関係*

・macっぽい日本語/英語の切り替えにする
Mozc(fcitx)/入力メソットの設定/ホットキー
変換, カタカナひらがな:入力メソットオン
無変換：入力メソットオフ
全角半角: オフ

・句読点をコンマ，ピリオドに
  dash からmozcの設定を起動．基本設定から変更
・ここを参考にCuplock をctrlに

覚書：fcitx-mozcの辞書(ユーザー辞書)でコメント内容を見るためには変換候補を選んだ際に(Ctrl+Alt+H)でコメント内容を表示させる事が可能

touch padのon/offショートカット*

$ xinput list
⎡ Virtual core pointer                     id=2 [master pointer  (3)]
⎜   ↳ Virtual core XTEST pointer               id=4 [slave  pointer  (2)]
⎜   ↳ SynPS/2 Synaptics TouchPad               id=11 [slave  pointer  (2)]
⎜   ↳ TPPS/2 IBM TrackPoint                    id=12 [slave  pointer  (2)]
でidを調べて
$ xinput set-prop 11 "Device Enabled" 0 # disable
$ xinput set-prop 11 "Device Enabled" 1 # enable
あとはショートカットを設定

tex関係

ここを参考にパッケージをインストール

$ sudo apt-get install texlive texlive-lang-cjk xdvik-ja dvipsk-ja gv texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra

$ sudo apt-get install texlive-publishers
２番目はrevtexとのスタイルファイルが入っている．日本語及びrevtexは問題なく動く．

python 関係*

anaconda3をinstall

ノートのバッテリの電力制御

充電するタイミングを制御する為tlpをインストールする．
$ sudo add-apt-repository ppa:linrunner/tlp
$ sudo apt-get update    
$  sudo apt-get install tlp tlp-rdw
thinkpad userなので別途
$  sudo apt-get install tp-smapi-dkms acpi-call-dkms 
をinstall．バッテリー情報を
$  sudo tlp-stat -b
より確認．電源プラグを接続した際に充電するかどうかの制御は
$  sudo tlp setcharge 30 80 BAT0
のようにすれば良い．意味はバッテリーレベルが30%になると充電を開始し，バッテリーレベル80%まで充電する．

プリンター関係 (canon LBP5000を動かす)

Canonからlinux用のinstallerをダウンロードして install.shを実行
The install procedures are the following:
extract the downloaded tar file
  $ tar zxvf filename.tar.gz
The containing files in the extracted directory are
  $ ls
  64-bit_Driver  Documents  install.sh
In this directory, run
  $ sudo bash install.sh
then type [y] to answer some questions.
ここで
 OK: libglade2-0
 OK: libstdc++6:i386
 OK: libxml2:i386
 OK: libjpeg62:i386
 NG: libbeecrypt7:i386
 NG: libbeecrypt-dev:i386
を入れろと言われるのでOKはaptからinstall．NGはpackageが見つからず．

Then
 $ sudo lpadmin -p LBP5500 -P /usr/share/cups/model/CNCUPSLBPCSERIESLJ.ppd -v lpd://192.168.64.68/LBP5500 -E

That's all for printer setting. 

一応使えるので良しとする．

Evernote クライアント

nixnote  (evernote linux クライアント)を入れる．
debは動かなかったのでtarからinstall.sh を実行．
起動するとopencvが無いと怒られる
ibopencv-dev (もしかしたらlibopencv-core-devも必要かも)をインストール
syncからevernoteにloginすればok

Ricty fontのインストール

ここを参考

その他install した(する) packages

  • dropbox:公式の配布を利用
  • unity-tweak-tool: UIの拡張に
  • emacs, yatex, emacs-mozc
  • conky (gcal, lm-sensors, acpi)
  • gnuplot5-x11
  • duplicity :  backup tool
dejadup-monitorが暴走しなくなったので，システムbackupで十分かも．遅いけど
  • gparted: パーティションエディタ
  • zotero  : ここからPPAを利用した
  • gufw (+ python-gi) :ファイヤーフォール
  • eclipse: IDE
  • geany: IDE 
  • kate: 
editorは何が良いかいつも悩むんだけど，用途によって使い分けています． 
  1. 中，大規模のプログラミング: eclipse
  2. 小規模，使い捨てプログラミング，tex(スペルチェック込): emacs
  3. プレゼンスライド作成(reveal.js, html, 要スペルチェック): kate
geditではなくkateを使う理由はショートカットを設定が楽なので．emacsのキーバインド(Ctrl-a= Home button, Ctrl-e: End button)を恒常的に使用しているので必須． 
  • okular: pdf viewer
  • gfortran: fortrun コンパイラー
  • nkf: 文字コードの変換
  • libav-tools: (= ffmpeg) 動画の変換，作成に
  • pandoc: (ipython convertで必要)
  • gnome-sushi : nautilus でスペースキーを押すとサムネイルをpopup表示
(gloobus previewのほうが良い感じ)．macのquick lookのような機能．epsだろうがsvgだろうが表示させることができる．
透明画像が暗転してしまうが・・・
  • gloobus preview: 複数枚のファイルをquick lookできる
透明画像が暗転するが，preview中に左右のキーを押せば次のファイルをpreviewするので非常に便利
参考： http://www.webupd8.org/2015/01/quick-file-previewer-gloobus-preview.html 

  • php:
php5からphp7になり，ブラウザからアクセスしてもソースコードが表示されるのでここを参考に再設定

 

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Mathematica Benchimark

Benchmarkingパッケージを使ったMathematicaのベンチマーク

私物laptop
Intel(R) Core(TM) i7-5500U CPU @ 2.40GHz
# Core: 2
# Threading: 4
{"MachineName" -> "--", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.3.1",
"Date" -> "January 31, 2016", "BenchmarkResult" -> 1.392,
"TotalTime" -> 9.945, "Results" -> {{"Data Fitting", 0.537},
{"Digits of Pi", 0.341}, {"Discrete Fourier Transform", 0.68},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.608}, {"Elementary Functions", 0.567},
{"Gamma Function", 0.467}, {"Large Integer Multiplication", 0.467},
{"Matrix Arithmetic", 0.334}, {"Matrix Multiplication", 0.754},
{"Matrix Transpose", 1.61}, {"Numerical Integration", 0.676},
{"Polynomial Expansion", 0.092}, {"Random Number Sort", 1.16},
{"Singular Value Decomposition", 0.765}, {"Solving a Linear System", 0.887}}}

------------------------------------------------------------------------------------------------
とあるサーバー１:
Intel(R) Xeon(R) CPU X5550 @ 2.67GHz
# Core: 4
# Threading: 8
{"MachineName" -> "--", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.2",
"Date" -> "January 31, 2016", "BenchmarkResult" -> 1.332,
"TotalTime" -> 10.388, "Results" -> {{"Data Fitting", 1.059},
{"Digits of Pi", 0.507}, {"Discrete Fourier Transform", 0.545},
{"Eigenvalues of a Matrix", 1.001}, {"Elementary Functions", 0.389},
{"Gamma Function", 0.66}, {"Large Integer Multiplication", 0.668},
{"Matrix Arithmetic", 0.536}, {"Matrix Multiplication", 0.408},
{"Matrix Transpose", 1.022}, {"Numerical Integration", 1.002},
{"Polynomial Expansion", 0.136}, {"Random Number Sort", 1.159},
{"Singular Value Decomposition", 0.651}, {"Solving a Linear System", 0.645}}}

------------------------------------------------------------------------------------------------
とあるサーバー２:
Intel(R) Xeon(R) CPU E5607 @ 2.27GHz
# Core: 4?8?
# Threading: 8
{"MachineName" -> "--", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.2",
"Date" -> "January 31, 2016", "BenchmarkResult" -> 1.056,
"TotalTime" -> 13.103, "Results" -> {{"Data Fitting", 0.962},
{"Digits of Pi", 0.648}, {"Discrete Fourier Transform", 0.6},
{"Eigenvalues of a Matrix", 1.076}, {"Elementary Functions", 0.481},
{"Gamma Function", 0.874}, {"Large Integer Multiplication", 0.916},
{"Matrix Arithmetic", 0.706}, {"Matrix Multiplication", 0.541},
{"Matrix Transpose", 1.485}, {"Numerical Integration", 1.342},
{"Polynomial Expansion", 0.14}, {"Random Number Sort", 1.542},
{"Singular Value Decomposition", 0.878}, {"Solving a Linear System", 0.912}}}

------------------------------------------------------------------------------------------------
Model Name: iMac
Processor Name: Intel Core i7
Processor Speed: 3.1 GHz
# Core: 4
# Threading: 8

{"MachineName" -> "--", "System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.3.1",
"Date" -> "January 31, 2016", "BenchmarkResult" -> 1.985,
"TotalTime" -> 6.975, "Results" -> {{"Data Fitting", 0.689},
{"Digits of Pi", 0.295}, {"Discrete Fourier Transform", 0.369},
{"Eigenvalues of a Matrix", 0.474}, {"Elementary Functions", 0.506},
{"Gamma Function", 0.353}, {"Large Integer Multiplication", 0.33},
{"Matrix Arithmetic", 0.632}, {"Matrix Multiplication", 0.259},
{"Matrix Transpose", 0.726}, {"Numerical Integration", 0.62},
{"Polynomial Expansion", 0.086}, {"Random Number Sort", 0.819},
{"Singular Value Decomposition", 0.435}, {"Solving a Linear System", 0.382}}}

------------------------------------------------------------------------------------------------
Model Name: iMac
Processor Name: Intel Core 2 Duo
Processor Speed: 3.06 GHz
# Core: 2
# Threading: 2(?)

{"MachineName" -> "--", "System" -> "Mac OS X x86 (64-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.2",
"Date" -> "January 31, 2016", "BenchmarkResult" -> 0.613,
"TotalTime" -> 22.586, "Results" -> {{"Data Fitting", 1.713},
{"Digits of Pi", 0.67}, {"Discrete Fourier Transform", 1.548},
{"Eigenvalues of a Matrix", 1.356}, {"Elementary Functions", 2.113},
{"Gamma Function", 0.768}, {"Large Integer Multiplication", 0.769},
{"Matrix Arithmetic", 2.632}, {"Matrix Multiplication", 1.646},
{"Matrix Transpose", 1.804}, {"Numerical Integration", 1.949},
{"Polynomial Expansion", 0.267}, {"Random Number Sort", 1.669},
{"Singular Value Decomposition", 1.992}, {"Solving a Linear System", 1.69}}}

-----------------------------------------------------------------------------------------------
raspberry pi 2
Coretex-A7
# Core: 4
# threading: 4(?)
{"MachineName" -> "--", "System" -> "Linux ARM (32-bit)",
"BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.2",
"Date" -> "January 24, 2016", "BenchmarkResult" -> 0.029,
"TotalTime" -> 475.891,
"Results" -> {{"Data Fitting", 10.904}, {"Digits of Pi", 4.805}, {
"Discrete Fourier Transform", 30.977}, {
"Eigenvalues of a Matrix", 35.914}, {
"Elementary Functions", 25.479}, {"Gamma Function", 6.437}, {
"Large Integer Multiplication", 6.735}, {
"Matrix Arithmetic", 6.07}, {"Matrix Multiplication", 151.389}, {
"Matrix Transpose", 7.202}, {"Numerical Integration", 11.684}, {
"Polynomial Expansion", 1.086}, {"Random Number Sort", 8.376}, {
"Singular Value Decomposition", 75.031}, {
"Solving a Linear System", 93.802}}}

----------------------------------------------------------------------------------------------------
とあるサーバー

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1680 v3 @ 3.20GHz

{"MachineName" -> "--", "System" -> "Linux x86 (64-bit)",
 "BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.4.1",
 "Date" -> "June 1, 2016", "BenchmarkResult" -> 2.06, "TotalTime" -> 6.721,
 "Results" -> {{"Data Fitting", 0.568}, {"Digits of Pi", 0.293},
   {"Discrete Fourier Transform", 0.274}, {"Eigenvalues of a Matrix",
    0.78}, {"Elementary Functions", 0.209}, {"Gamma Function", 0.395},
   {"Large Integer Multiplication", 0.389}, {"Matrix Arithmetic", 0.214},
   {"Matrix Multiplication", 0.282}, {"Matrix Transpose", 0.611},
   {"Numerical Integration", 0.705}, {"Polynomial Expansion", 0.098},
   {"Random Number Sort", 0.984}, {"Singular Value Decomposition", 0.589},
   {"Solving a Linear System", 0.33}}}
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2016年5月6日金曜日

fortran 4倍精度で，計算速度はどの程度遅くなるか？

大学の環境で利用可能なコンパイラー
gfortran, ifort (intel), xl fortran (IBM), PGI fortran (NVIDIA)で
倍精度から4倍精度にした際にどの程度計算速度が遅くなるか比較する．
なお pgi fortranでは4倍精度のプログラムがコンパイルできなかったので，
実際には残りの３つの比較．

計算内容は割り算と掛け算をひたすら繰り返しただけ．

最適化(オプション)なしの比較．
----------------------- 結果1 (intel cpu)--------------------------------------

gfortran quadruple/double ratio
real: 9.6 倍遅延
complex : 19倍遅延

ifort quadruple/double ratio
real: 16倍 遅延
complex: 28倍遅延

efficiency (gfortran calc. time/ ifort calc. time)
gfortran -> ifort
real: 5.988sec/4.963sec -> 1.2倍 高速化
complex 22sec/16sec  ->1.3倍 高速化
(ifortの方がちょっとだけ早い)

--------------------------結果2 (ibm ワークステーション)------------------------

xlf90 quadruple/double ratio
real: 2.27倍遅延
complex: 5.83倍遅延

efficency  (gfortran -> xlf90)
gfortran 4.7.3で4倍精度コンパイルできなかったので比較できず．
(4.6から対応だと思っていたが・・・)

pgf90 4倍精度コンパイルできず．．．

-----------------------------------------------------------------------------
上記比較はオプションなしの場合．

ifortは倍精度は2-3倍オプションなしで早くなるが，
4倍精度では思ったより実力を発揮しなかった．
恐らく4倍精度はソフトウェア上での実装なので，最適化があまり意味がないのかと思う．
ただし，ifortの場合do文を自動並列化ができるので強制的に並列化してやれば，最大でcpu(thread)数倍くらい早くならないこともない．


ibmのコンパイラーはibmのマシーンに特化してる気もする．
他にもNAGや富士通(販売終了)，absoftがあるらしいが，使ったこと無い．

価格2016年5月時点
IBM: $3380 
NAG: (63,000円) single user license 
Intel: 10-30万くらい (Parallel Studio XE Composer Edition)
PGI:5-10万くらい
absoft:6万-12万 
備考：intel compiler の非商用版(linuxのみ)は無償だったが，有償版だけになった模様．
学生に限りは無償使用のライセンスが在る模様．
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2016年1月24日日曜日

Mathematica ベンチマーク @ Raspberry pi 2

Raspberry pi 2 を買ったのでMathematica(無償)のベンチマークを測ってみる。
mathematicaはnoobs から rasbian (jessei) installでデフォルトで導入されていた。


--------------- 参考 (手元のノート core-i7)-----------------------

In[1]:= Needs["Benchmarking`"]

In[2]:= Timing@Benchmark[]

Out[2]= {14.596, InputForm[{
  "MachineName" -> "----", "System" -> "Linux x86 (64-bit)", 
   "BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.0", 
   "Date" -> "January 24, 2016", "BenchmarkResult" -> 1.197, 
   "TotalTime" -> 11.567, 
   "Results" -> {{"Data Fitting", 0.629}, {"Digits of Pi", 0.536}, {
     "Discrete Fourier Transform", 0.728}, {
     "Eigenvalues of a Matrix", 0.935}, {
     "Elementary Functions", 0.774}, {"Gamma Function", 0.456}, {
     "Large Integer Multiplication", 0.46}, {
     "Matrix Arithmetic", 0.416}, {"Matrix Multiplication", 0.983}, {
     "Matrix Transpose", 1.468}, {"Numerical Integration", 0.62}, {
     "Polynomial Expansion", 0.092}, {"Random Number Sort", 1.104}, {
     "Singular Value Decomposition", 1.268}, {
     "Solving a Linear System", 1.098}}}]}



-------------- Raspberry pi 2 (オーバクロック無し) ----------------------

In[1]:= Needs["Benchmarking`"]

In[2]:= Timing@Benchmark[]

Out[2]= {551.620000, InputForm[{
  "MachineName" -> "----", "System" -> "Linux ARM (32-bit)",
   "BenchmarkName" -> "WolframMark", "FullVersionNumber" -> "10.0.2",
   "Date" -> "January 24, 2016", "BenchmarkResult" -> 0.029,
   "TotalTime" -> 475.891,
   "Results" -> {{"Data Fitting", 10.904}, {"Digits of Pi", 4.805}, {
     "Discrete Fourier Transform", 30.977}, {
     "Eigenvalues of a Matrix", 35.914}, {
     "Elementary Functions", 25.479}, {"Gamma Function", 6.437}, {
     "Large Integer Multiplication", 6.735}, {
     "Matrix Arithmetic", 6.07}, {"Matrix Multiplication", 151.389}, {
     "Matrix Transpose", 7.202}, {"Numerical Integration", 11.684}, {
     "Polynomial Expansion", 1.086}, {"Random Number Sort", 8.376}, {
     "Singular Value Decomposition", 75.031}, {
     "Solving a Linear System", 93.802}}}]}


線形代数の差がすごいな。topで観察する限りElementary Functions の計算でcpu使用率が400%になる。

Raspberry pi 2 は４コアなので、フル性能使えているんだと思うけど、並列計算用karnelの起動できない。(LaunchKarnels[]の実行結果が空)
(ParallelDoかなんか実行た際に並列計算用のパッケージ?みたいなのをダウンロード後使えるようになった)

一方面白いことに、有料版Mathematicaはライセンスの制約上フロントエンドカーネルは２つまで(mathematicaを独立に２つまで)しか起動できないが、
Raspberry pi の場合はその制限が無いようだ。

他に気づいたことは環境設定が無いといこと、MathematicaScript、MatheKarnelが無いこと・・・（残念）

 追記:代わりにwolframというコマンドがあるっぽい

 Raspberry 版のMathematicaは何かしら機能制限がありそうだと思ってはいたけどちゃんと確かめてなかったので他にも制約がありそうです。
本当はラズパイ並列して、mathematicaタスク分散とか・・・、もう少し遊べそうかと思ったけど無理そうだな。

 まー遊び道具としてもうちょっといじってみるか。

速度の問題はあるけど5000円程度でmathematicaが使えると思うと非常に安いのでは？
Mathematicaは日本人特別価格の設定でHome edition で7万くらい(日本以外は$300，日本から海外版購入不可)だからね．

-----------
raspberry piを安価pcとして使用した際に気づいたこと。

microsdの相性の問題で起動しなかったので、調べて買うこと。
wikiにまとまっているのでそれを買えば問題ないはず。


os がarmなのでubuntuのようにパッケージが豊富でないこと

例えばfirefox、やchromeがaptになく代わりにiceweaseelやmidoriがある。

chromium-browserは一つ前のversionのosではあったようだけど、最新版ではaptに無いため、debを拾ってきて インストールする必要がある。
Adobe flashが無いので困る人には困るかもしれない。

操作性は思ったより遅くはないけど機敏ではないかな
(El captanよりは応答が良いと思うのは私だけだろうか)
動画を見るのは結構大変かも？
オーバクロックのturboモードはめちゃくちゃ不安定だったけどpi2は割と安定してそう。
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2015年6月4日木曜日

LaTeXでpdf画像が出力されない場合

日本語LaTeX (platex + dvipdfmx) 環境でpdf画像を\includegraphicsする際に，画像が出力されない場合があって困っていた．
具体的にはdviでは画像が出力されdvi -> pdfに変換後見えなくなる．

数年前に同じ経験をしていたのだが，解決方策を完全に忘れていたので，備忘録として残す．

私の環境下での解決方策は単純でpdfのversionが1-5だとdvi -> pdfに変換した際に画像が出力されなくなる．適当なテキストエディタ(emacsとか)でpdfの１行目にあるversionの情報
%pdf-1.5
を
%pdf-1.4
に書き直すだけで問題が解決された．副作用があるかどうかは知らない．

個人的な疑問だが，epsは原理的にテキストエディタで編集可能である事は知っていた．
その為nkf -g で文字コードを調べるとASKIIと帰ってくる．
しかしpdfはnkf -g で文字コードを調べるとBINARYである．
BINARYファイルを普通のテキストエディタで編集しても良いのだろうか？




Blog書くのひさしぶりだから(?)，単文でも時間がかかるなぁ・・・．



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2014年5月27日火曜日

MathemathicaScript の引数

MathematicaScriptの引数の引き渡しをいつも忘れてしまうので覚え書き．

MathematicaScriptの引数は

 $ScriptCommandLine
渡され，一番目はScriptのファイル名，2番目から引数となる．引数の制御は

If [Length[$ScriptCommandLine] !=2, 
 Print["usage: MathematicaScript -script" <> $ScriptCommandLine[[1]] <> " value1"];
 Exit[1] ]
とでもしておけば良い．引数はstringで受け取るので，実数とかにしたければ
ToExpression@$ScriptCommandLine[[2]]

とでもすればよい．
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2014年4月29日火曜日

home page

home pageのコンテンツを一次非公開にしました．理由は内容が微妙だから．
また記事がまとまったら公開するかもしれません．
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