ペタバイト規模のデータを科学的に分析するROOT
(root.cern)- 高エネルギー物理のような大規模研究に必要な大量データ処理と科学分析を支援し、現在ROOTファイルには2エクサバイトを超えるデータが保存されている
- Higgs粒子の発見にもROOTが使われており、実験データ分析で検証された実利用例を持つツールである
- オープンソースとして自由に使用・修正でき、公開された開発プロセスを通じてユーザーからの貢献を受け入れている
- 同梱されるC++インタープリタは迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonの動的バインディングで全コンポーネントにアクセスできる
- Jupyter Notebookにも対応し、C++・Pythonベースの分析をノートブック環境へ拡張でき、リリースや教育・ハッカソン関連の情報も継続的に公開されている
ROOTのデータ分析における役割
- ROOTは大量データの処理と科学的分析を可能にするツールである
- 現在2エクサバイトを超えるデータがROOTファイルに保存されている
- Higgs粒子はROOTで発見された
オープンソース開発と貢献
- ROOTはオープンソースとして提供されている
- 自由に使用できる
- ソースからビルドして修正できる
- ユーザーからの貢献を受け入れる公開開発プロセスを採用している
C++・Python・ノートブックベースの利用方法
- 開発インターフェースはC++とPythonの両方に対応している
- C++インタープリタを提供し、迅速なプロトタイピングに適している
- Python動的バインディングにより、ROOTの全コンポーネントへアクセスできる
- Jupyter Notebookにも対応している
ブログとリリース情報
- 最近のブログ項目には、C++ドキュメンタリーのYouTube公開への招待、ROOTとC++ドキュメンタリーのトレーラー、ROOT Advanced Course 2026、3rd ROOT Hackathonに関する記事がある
- 最新リリース一覧には次のバージョンが含まれている
- Release 6.40.02 - 2026年6月11日
- Release 6.40.00 - 2026年5月20日
- Release 6.40.00-rc1 - 2026年4月23日
- Release 6.38.06 - 2026年6月12日
- Release 6.38.04 - 2026年3月12日
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
昔を思い出す。素粒子物理の分野で働いていたときは ROOT をよく使っていて、愛憎入り混じる感じだった
一方では技術的負債や独特の慣性が多かったが、他方では matplotlib のようなより「モダン」な選択肢より ROOT のほうが簡単にできることもかなりあった。たとえばヒストグラム、フィールドを持つオブジェクトを「列」に入れる高度に構造化されたデータ、x/y 配列を別々に確保せずに関数をそのまま描画する作業など
直感的な オブジェクト指向 API もよかった。pandas/matplotlib のメソッドチェーン、
[]構文の濫用、いろいろな魔法のような挙動より、昔ながらの C++ や Java に近い感じで、エレガントではなく冗長だが、科学解析ではむしろ利点になり得る5年ほど前に離れたころ、ROOT は変化の途中で、古い CINT インタープリタを取り除き、clang ベースのコードベースへ移行していた。今は C++ や Python で Jupyter 上から解析を実行できるはずだし、コード品質もかなりよくなったと聞いている
新しい解析で ROOT をデフォルトにする理由はあまりない。もっとユーザーフレンドリーでまともな選択肢である uproot などを使ったほうがいい
レガシーなワークフローがある場合や、実験ごとに ROOT の上へカスタムパッチを大量に載せている場合はあるだろうが、物理解析だけを見ると、自分を苦しめる選択になり得る
404 ページも気に入っている。なお、room 404 の話ではない
https://github.com/scikit-hep/uproot5
https://root.cern/404/
forループが遅すぎるからだこういうときは Numba を使うか、うまく動く場合に限られるが、あるいは恥ずかしながら宣伝すると Julia を使うこともできる: https://github.com/JuliaHEP/UnROOT.jl
素粒子物理で Julia を使うことに関する過去の HN 議論: https://news.ycombinator.com/item?id=38512793
科学的発見に使われる 大規模ソフトウェアプロジェクト を見るのはすばらしい
別の例として、LIGO では GStreamer で重力波を探した: https://lscsoft.docs.ligo.org/gstlal/
ただし、外部の人が実際に使うのがよい考えかはわからない。自分の経験は少し古いかもしれないが、かなり無骨で古びていた。CERN や素粒子物理の仕事での大きな利点は、事実上の標準なので内部コラボレーションがしやすいことだ
一方 GStreamer は設計が美しいプラットフォームで、アーキテクチャが優れているため、元の開発者たちが想像もしなかったようなまったく別のシナリオにも簡単に抽象化して再利用できる
その痕跡は至るところに見える。巨大な モノリス なので、少しでも普通でないことをしようとすると延々と格闘しなければならない。頻繁に使わずに済んでいるのは幸いだが、まだある程度は触れている
個人的には、ROOT はあまりに多くのことをやろうとし、API 設計がよくなく、何より ライブラリとしての ROOT と プログラムとしての ROOT が分離されていない
グローバル状態が多く、人々は ROOT プログラムの流儀で使うべきだという前提がある。ROOT 6 はその一部を直し始めたが時間がかかっており、個人的には llvm と clang に深く依存しすぎたことでビルド時間がさらに延び、プロジェクトとして修正しにくくなったと思う
長い間、入出力形式のドキュメントも貧弱で、実装も1つしかなかった
今では groot、uproot、freehep、openscientist などのおかげで、ROOT 全体を持ち込まなくても ROOT データを読み書きできる。データにおける 相互運用性 は非常に重要だと思う。20年、30年後にもその唯一のデータを再び読めるという希望を持つには不可欠だ
https://go-hep.org/x/hep/groot
go-hep の主開発者です
ああ、root……毎日 6 より前のバージョン を使わなくていいという事実に感謝するようになる
コンピュータサイエンスのバックグラウンドはないが優秀な物理学者たちが書いたコードを、夜遅くまでデバッグしていた記憶がよみがえる
彼らはモデリングに ROOT を使い、Ruby でインターフェースを作っていたが、ソフトウェア工学の観点では 怪物 のようだった。それでも統計の観点ではかなりよかった
Python エコシステムが盛り上がるずっと前で、R の機械学習パッケージも始まったばかりの時期だった
main()が目に浮かぶRoot が実験素粒子物理における膨大な作業の 中核 であるのは確かだが、新しい大学院生にとっては悪夢でもある
素粒子物理に事実上深く組み込まれているので、近い将来変わるとは思えない
問題はたいてい、実験サービスの一部として保守しなければならないレガシーコードにある
自分が使っている Root の部分は、C++ インタープリタの Cling と Jupyter ノートブックの Xeus だ
ある夜、benchmarkgames の最速の n-body を Xeus と Python 3 で比較してみた。同じ Binder インスタンスで Xeus は 15.58 秒、Python3 カーネルで最速の Python コードを動かすと 5 分かかった。出力はどちらの実行でも完全に同じだった
このプログラムで動的 C++ 実行のオーバーヘッドを約 300% と見積もっても、Cling は非常に速い。SIMD やベクトル化は使わず、benchmarkgames のコードだけを使った。Cling は主に、C++ にコンパイルされる言語向けの高速な JIT 代替 として使っている
C++ を Clojure の世界へ持ち込み、Clojure と対話的プログラミングを C++ の世界へ持ち込もうとする試みだ
ソースコード: https://github.com/root-project
「Eclipse IDE で CERN ROOT スクリプトと ROOT ベースのプログラムをデバッグ」だなんて
なんてことだ、悪夢がよみがえる。ひどい環境でも 非凡なもの を作れることは確かに示している