Vector Calculus for Engineers - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PLkZjai-2JcxnYmkg6fpzz4WFumGVl7MOa
}
Bazett_Vector_Calculus - 미적분,calculus
{
Topics:
벡터,vector
미적분,calculus
벡터미적분,vector_calculus 벡터미적분,vector_calculus
벡터방정식,vector_equation 벡터방정식,vector_equation(NONE yet)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLkZjai-2JcxnYmkg6fpzz4WFumGVl7MOa
}
Bazett_Vector_Calculus - 미적분,calculus
{
Topics:
벡터,vector
미적분,calculus
벡터미적분,vector_calculus 벡터미적분,vector_calculus
벡터방정식,vector_equation 벡터방정식,vector_equation(NONE yet)
1 (intro) What is VECTOR CALCULUS?? **Full Course Introduction**
https://www.youtube.com/watch?v=AIxiYG-gZ00&list=PLHXZ9OQGMqxfW0GMqeUE1bLKaYor6kbHa
https://www.youtube.com/watch?v=AIxiYG-gZ00&list=PLHXZ9OQGMqxfW0GMqeUE1bLKaYor6kbHa
https://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNQromC4WswpU1krLOq5Ro6S
}
손으로푸는통계
{
손으로 푸는 통계
https://www.youtube.com/playlist?list=PLmljWRabIwWBxh8V6eIODIz--B802mdLt
}
}
손으로푸는통계
{
손으로 푸는 통계
https://www.youtube.com/playlist?list=PLmljWRabIwWBxh8V6eIODIz--B802mdLt
}
Coursera, Imperial College London
Mathematics for Machine Learning 특화 과정
https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning
Mathematics for Machine Learning 특화 과정
https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning
표기법이 '현재 어디까지 봤나'와 '다음에 볼 거'가 섞여 있는데, 명시하거나 통일해야 함.
noindex 되었는지 체크할 것.
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페이지명 중간에 과목/학문 이름을 넣어 OnlinePhysicsCourses OnlineCalculusCourses OnlineAiCourses OnlineQmCourses ...?
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Contents
- 1. Sites
- 2. (임시) 보는중
- 3. 인하대 차동우
- 4. (임시) 읽는중
- 5. 데이터과학을 위한 수학의 기초
- 6. 주재걸 전산수학 (KUOCW)
- 7. MIT Introduction to EECS
- 8. (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1
- 9. Coursera: Data Science Math Skills
- 10. Young Gil Kim - 선형대수
- 11. kmooc
- 12. kocw
- 13. currently watching
- 14. IE only
- 15. pdf를 볼 것
- 16. 인터넷 강의
- 17. Coding, Programming
- 18. 인터넷에공개된_한국어_물리강의들
- 19. ended
- 20. 대충 끝
- 21. 포기
- 22. 이따가
- 23. 나중에
- 24. youtube에서 우연히 찾음
- 25. youtube 이상엽Math
- 26. MIT Matrix Methods (선형대수)
- 27. MIT Linear Algebra
- 28. MIT Mathematics for Computer Science
- 29. 공학수학1 단국대학교 이상현
- 29.1. Lec 1 기본수학 복습, 미분방정식의 기본적인용어 및 예시
- 29.2. Lec 2 미분방정식의 예시 및 해, 미분방정식의 종류
- 29.3. Lec 3 수시시험 1
- 29.4. Lec 4 미분방정식 강의 및 문제풀이
- 29.5. Lec 5 2차 미분방정식, 오일러-코시 방정식, 매개변수변환법, 미정계수법
- 29.6. Lec 6 수시시험 2
- 29.7. Lec 7 고차 선형미분방정식
- 29.8. Lec 8 중간고사 문제풀이
- 29.9. Lec 9 Laplace 변환 1
- 29.10. Lec 10 Laplace 변환 2
- 29.11. Lec 11 Laplace 변환 3
- 30. 공학수학2 단국대학교 이상현
- 31. 데이터베이스시스템 - 충북대 조완섭
- 32. 데이터베이스 - 한국공학대학교 김정준
- 33. 운영체제 영남대학교 최규상
- 34. 컴퓨터구조 - 영남대학교 최규상
- 35. 최린 컴퓨터구조 (KUOCW)
- 36. 인공지능 수학 입문 (Introductory Mathematics for AI) (K-MOOC)
- 37. 양자물리와 양자컴퓨팅 기초 (K-MOOC)
- 38. 경북대학교 공학수학
- 39. 디지털 논리회로 및 실습 - 한국기술교육대학교 강형주
- 40. 마이크로프로세서 및 실습 - 한국기술교육대학교 강형주
- 41. 논리회로설계 - 한림대학교 최영철
- 42. 디지털 논리회로 - 한백전자
- 43. 기초전자공학 - 한국공학대학교 김완수
- 44. 회로이론 - 인제대학교 정옥찬
- 45. 일반수학1 - 단국대학교 김도형
- 46. 일반수학2 - 단국대학교 김도형
- 47. 물리학1 - 인하대학교 차동우 (2011)
- 48. 물리학 2 - 인하대학교 차동우 (2012)
- 49. Stanford CS101 - Introduction to Computing Principles
- 50. 미분적분학2 덕성여자대학교 최성우
- 51. 일반물리학 및 연습2 고려대학교 최준곤 (2014)
- 52. 고급 일반물리학 2 한양대 신상진 (2011 2학기)
- 53. 전자기학 고려대학교 전자및정보공학과 오창현
- 54. 전자기학1 한양대학교 양성일 2011
- 55. 전자기학2 한양대학교 양성일
4. (임시) 읽는중 ¶
https://codingalzi.github.io/pybook/conditionals.html 9. 조건문
https://vegatrash.tistory.com/
esp https://vegatrash.tistory.com/category/수학/미분적분학 (Stewart Calculus)
1
esp https://vegatrash.tistory.com/category/수학/미분적분학 (Stewart Calculus)
1
https://neorecovery.tistory.com/entry/NetLogo-사각형은-어떻게-그려?category=259238
https://sites.google.com/site/ul4steam/it-dogu-hagseub/neslogo-hagseub
}
https://sites.google.com/site/ul4steam/it-dogu-hagseub/neslogo-hagseub
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Contents
- 1. Sites
- 2. (임시) 보는중
- 3. 인하대 차동우
- 4. (임시) 읽는중
- 5. 데이터과학을 위한 수학의 기초
- 6. 주재걸 전산수학 (KUOCW)
- 7. MIT Introduction to EECS
- 8. (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1
- 9. Coursera: Data Science Math Skills
- 10. Young Gil Kim - 선형대수
- 11. kmooc
- 12. kocw
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- 14. IE only
- 15. pdf를 볼 것
- 16. 인터넷 강의
- 17. Coding, Programming
- 18. 인터넷에공개된_한국어_물리강의들
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- 23. 나중에
- 24. youtube에서 우연히 찾음
- 25. youtube 이상엽Math
- 26. MIT Matrix Methods (선형대수)
- 27. MIT Linear Algebra
- 28. MIT Mathematics for Computer Science
- 29. 공학수학1 단국대학교 이상현
- 29.1. Lec 1 기본수학 복습, 미분방정식의 기본적인용어 및 예시
- 29.2. Lec 2 미분방정식의 예시 및 해, 미분방정식의 종류
- 29.3. Lec 3 수시시험 1
- 29.4. Lec 4 미분방정식 강의 및 문제풀이
- 29.5. Lec 5 2차 미분방정식, 오일러-코시 방정식, 매개변수변환법, 미정계수법
- 29.6. Lec 6 수시시험 2
- 29.7. Lec 7 고차 선형미분방정식
- 29.8. Lec 8 중간고사 문제풀이
- 29.9. Lec 9 Laplace 변환 1
- 29.10. Lec 10 Laplace 변환 2
- 29.11. Lec 11 Laplace 변환 3
- 30. 공학수학2 단국대학교 이상현
- 31. 데이터베이스시스템 - 충북대 조완섭
- 32. 데이터베이스 - 한국공학대학교 김정준
- 33. 운영체제 영남대학교 최규상
- 34. 컴퓨터구조 - 영남대학교 최규상
- 35. 최린 컴퓨터구조 (KUOCW)
- 36. 인공지능 수학 입문 (Introductory Mathematics for AI) (K-MOOC)
- 37. 양자물리와 양자컴퓨팅 기초 (K-MOOC)
- 38. 경북대학교 공학수학
- 39. 디지털 논리회로 및 실습 - 한국기술교육대학교 강형주
- 40. 마이크로프로세서 및 실습 - 한국기술교육대학교 강형주
- 41. 논리회로설계 - 한림대학교 최영철
- 42. 디지털 논리회로 - 한백전자
- 43. 기초전자공학 - 한국공학대학교 김완수
- 44. 회로이론 - 인제대학교 정옥찬
- 45. 일반수학1 - 단국대학교 김도형
- 46. 일반수학2 - 단국대학교 김도형
- 47. 물리학1 - 인하대학교 차동우 (2011)
- 48. 물리학 2 - 인하대학교 차동우 (2012)
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- 50. 미분적분학2 덕성여자대학교 최성우
- 51. 일반물리학 및 연습2 고려대학교 최준곤 (2014)
- 52. 고급 일반물리학 2 한양대 신상진 (2011 2학기)
- 53. 전자기학 고려대학교 전자및정보공학과 오창현
- 54. 전자기학1 한양대학교 양성일 2011
- 55. 전자기학2 한양대학교 양성일
5. 데이터과학을 위한 수학의 기초 ¶
데이터과학을_위한_수학의_기초
{
데이터과학을 위한 수학의 기초 (=데과기) (kmooc)
석준희, 정태수(KU 산업경영공학부), 주재걸(KU→KAIST)
k-mooc : http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KoreaUnivK ku_eng_002 2018_A027/about
{
데이터과학을 위한 수학의 기초 (=데과기) (kmooc)
석준희, 정태수(KU 산업경영공학부), 주재걸(KU→KAIST)
k-mooc : http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KoreaUnivK ku_eng_002 2018_A027/about
이 강좌에서 다루고 있는 각 수학 영역의 참고 교재는 다음과 같습니다.
Linear algebra
머신러닝의 정의는 여러가지.
Arthur Samuel(AI의 pioneer)가 말하길:
Linear algebra
· Linear Algebra and Its Applications, 4th Edition. Gilbert Strang, Brooks Cole
· Linear Algebra and Its Applications, 5th Edition, David C. Lay and Steven R. Lay, Pearson
Probability and Statistics · Linear Algebra and Its Applications, 5th Edition, David C. Lay and Steven R. Lay, Pearson
· Probability and Stochastic Processes: A Friendly Introduction to Electrical and Computer Engineers (3rd edition), Yates and Goodman, Wiley
· Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering (3rd edition), Leon-Garcia, Pearson International Edition.
Optimization · Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering (3rd edition), Leon-Garcia, Pearson International Edition.
· Optimization Modelling: A Practical Approach, R.A. Sarker and C.S. Newton, CRC Process
· Introduction to Mathematical Programming (Operations Research: Volume One), W. L. Winston & M. Venkataramanan, Thomson, 4th edition
· Convex Optimization, S. Boyd & L. Vandenberghe, Cambridge.
1-1 Brief overview of machine learning· Introduction to Mathematical Programming (Operations Research: Volume One), W. L. Winston & M. Venkataramanan, Thomson, 4th edition
· Convex Optimization, S. Boyd & L. Vandenberghe, Cambridge.
머신러닝의 정의는 여러가지.
Arthur Samuel(AI의 pioneer)가 말하길:
6. 주재걸 전산수학 (KUOCW) ¶
https://www.youtube.com/playlist?list=PLL3t9Nt4HrfswT4sJNCpiI6cxn21-3M7W
교재: Linear Algebra and Its Applications, 5th Edition - by David C. Lay
교재: Linear Algebra and Its Applications, 5th Edition - by David C. Lay
선형대수
7. MIT Introduction to EECS ¶
MIT_Intro_EECS_I_2011
{
MIT 6.01SC Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I, Spring 2011
Lecture 1: Object-Oriented Programming
Instructor: Dennis Freeman
View the complete course: http://ocw.mit.edu/6-01SCS11
{
MIT 6.01SC Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I, Spring 2011
Lecture 1: Object-Oriented Programming
Instructor: Dennis Freeman
View the complete course: http://ocw.mit.edu/6-01SCS11
8. (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 ¶
11. kmooc ¶
일반인을 위한 물리 코딩
송오영 | 세종대학교
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SejonguniversityK SJMOOC09K 2020_03SJ9_R2/course/
VPython(Glowscript)사용함.
송오영 | 세종대학교
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SejonguniversityK SJMOOC09K 2020_03SJ9_R2/course/
VPython(Glowscript)사용함.
반도 채 몰라도 들을 수 있는 반도체 소자 이야기
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:UOSk UOS01 2018_1/course/
next see http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:UOSk UOS01 2018_1/courseware/70d9bd9fd04241ebb8125bfc58faba4f/a2d2ab38684c446e8afdbc97d925ec79/?child=first
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:UOSk UOS01 2018_1/course/
next see http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:UOSk UOS01 2018_1/courseware/70d9bd9fd04241ebb8125bfc58faba4f/a2d2ab38684c446e8afdbc97d925ec79/?child=first
13. currently watching ¶
미적분학 기초 - 부산대학교 허찬, 천정수, 이경희, 류성주, 김기정, 정정미
http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=1263561
2. 함수와 그래프 까지 완료
3. 2번째 까지 완료
http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=1263561
2. 함수와 그래프 까지 완료
3. 2번째 까지 완료
미적분학(1) 2. 극한과 연속 - epsiln-delta 다룸.
회로이론1(회로이론1, 회로이론2, 전자회로1)
금오공과대학교 김명식
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1128007
1 2 3 4 5 6 .. 13
금오공과대학교 김명식
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1128007
1 2 3 4 5 6 .. 13
Khan EE
https://www.khanacademy.org/science/electrical-engineering
next: Sign convention for passive components
https://www.khanacademy.org/science/electrical-engineering
next: Sign convention for passive components
일반화학2 김민경
https://www.youtube.com/watch?v=LzNawB4Pbu8&list=PLSN_PltQeOyjZvv-2kqbkEuc6lOVJ7s5B&index=2
https://www.youtube.com/watch?v=LzNawB4Pbu8&list=PLSN_PltQeOyjZvv-2kqbkEuc6lOVJ7s5B&index=2
공업수학 (1) 한밭대학교 이종광
http://kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1215229
불완전 미분방정식, 선형 미분방정식.......까지
http://kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1215229
불완전 미분방정식, 선형 미분방정식.......까지
14. IE only ¶
확률과 통계 - 서울과학기술대학교 김태수
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1162312
IE만 됨.
4장 이항분포
까지 완료
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1162312
IE만 됨.
4장 이항분포
까지 완료
16. 인터넷 강의 ¶
이산수학(조합론)
덕성여자대학교 이상준
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1165096
4.부터 계속
2.6절: 행렬 37분
10.2절-1: 그래프 용어와 특별한 그래프들
덕성여자대학교 이상준
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1165096
4.부터 계속
2.6절: 행렬 37분
10.2절-1: 그래프 용어와 특별한 그래프들
일반물리학 및 실험(2) 연세대학교 황종승
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1299691
1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 5.1 5.2 ... 9.1 9.2 10.1 10.2 11 12 13
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1299691
1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 5.1 5.2 ... 9.1 9.2 10.1 10.2 11 12 13
snuon 물리 최선호
https://www.youtube.com/watch?v=sOTs7BXKCpQ&list=PL7EXGbyk8P69GIrXZcp3TfUDBWde_QQn-&index=30
https://www.youtube.com/watch?v=Xa7F3YdNLGo&list=PL7EXGbyk8P69GIrXZcp3TfUDBWde_QQn-&index=73
https://www.youtube.com/watch?v=sOTs7BXKCpQ&list=PL7EXGbyk8P69GIrXZcp3TfUDBWde_QQn-&index=30
https://www.youtube.com/watch?v=Xa7F3YdNLGo&list=PL7EXGbyk8P69GIrXZcp3TfUDBWde_QQn-&index=73
일반물리학2 충남대학교 전민용
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1258734&ar=relateCourse
1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2뒷부분
까지 완료
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1258734&ar=relateCourse
1.1 1.2 2.1 2.2 3.1 3.2뒷부분
까지 완료
18.1.1. 1강: 벡터공간, 벡터장, 벡터의 회전 변환 ¶
3m
전하의 분포를 $\displaystyle \rho(x)$ 라 하면, 이것은 전기장과 바로 연결되는 게 아니라 전기장을 미분한 것과 연결된다.
그리고 vector field E가 scalar field $\displaystyle \phi$ 와 연결되며
전하의 분포를 $\displaystyle \rho(x)$ 라 하면, 이것은 전기장과 바로 연결되는 게 아니라 전기장을 미분한 것과 연결된다.
$\displaystyle \nabla\cdot\vec{E}=\rho(x)/\epsilon_0$
그리고$\displaystyle \nabla\times\vec{E}=0$
위 둘은 편미분방정식,PDE. PDE를 푸는 게 수리물리의 목적 중 하나.그리고 vector field E가 scalar field $\displaystyle \phi$ 와 연결되며
$\displaystyle \vec{E}=-\nabla\phi$
Laplacian을 푸는 것도 수리물리의 목적 중 하나.$\displaystyle \nabla^2\phi=\rho$
양자역학은 Schroedinger_equation을 푸는 것이 목적 // 슈뢰딩거_방정식,Schroedinger_equation$\displaystyle -\left[\frac{\hbar^2}{2m}\nabla^2+V(x)\right]\phi=E\phi$
수리물리는 이런 방정식을 어떻게 푸는지에 대한 기술을 가르친다.벡터공간,vector_space
$\displaystyle +,$ 항등원 $\displaystyle \vec{0},$ 역원, 덧셈의 교환법칙 $\displaystyle (\vec{u}+\vec{v}=\vec{v}+\vec{w}),$ 결합법칙 $\displaystyle ((\vec{a}+\vec{b})+\vec{c}=\vec{a}+(\vec{b}+\vec{c})),$ ...
벡터의 스칼라배. 이 스칼라,scalar가 real이면 real_vector_space, complex이면 complex_vector_space.
분배법칙distributivity 성립.
$\displaystyle +,$ 항등원 $\displaystyle \vec{0},$ 역원, 덧셈의 교환법칙 $\displaystyle (\vec{u}+\vec{v}=\vec{v}+\vec{w}),$ 결합법칙 $\displaystyle ((\vec{a}+\vec{b})+\vec{c}=\vec{a}+(\vec{b}+\vec{c})),$ ...
벡터의 스칼라배. 이 스칼라,scalar가 real이면 real_vector_space, complex이면 complex_vector_space.
분배법칙distributivity 성립.
$\displaystyle \bullet\; (\alpha+\beta)\vec{v}=\alpha\vec{v}+\beta\vec{v}$
$\displaystyle \bullet\; \alpha(\vec{v}+\vec{w})=\alpha\vec{v}+\alpha\vec{w}$
$\displaystyle \bullet\; \alpha(\beta\vec{v})=(\alpha\beta)\vec{v}$ - 이건 associativity
암튼 이런것들 등등... 의 성질이 만족하면 vector_space.$\displaystyle \bullet\; \alpha(\vec{v}+\vec{w})=\alpha\vec{v}+\alpha\vec{w}$
$\displaystyle \bullet\; \alpha(\beta\vec{v})=(\alpha\beta)\vec{v}$ - 이건 associativity
근데 내적을 가진 vector space가 있다. 일단 내적,inner_product이란 두 벡터에 대해
$\displaystyle (\vec{v},\vec{w})\mapsto \vec{v}\cdot\vec{w}$
/// 바로 위에 \to 가 아니라 \mapsto 인데 google chart api에선 기호가 제대로 안 나온다.
이건 real vector space 얘기고 complex vector space에선 왼쪽 $\displaystyle (\vec{v})$ 에 complex conjugate(켤레복소수,complex_conjugate)를 해서 오른쪽 $\displaystyle (\vec{w})$ 에 곱해야./// 바로 위에 \to 가 아니라 \mapsto 인데 google chart api에선 기호가 제대로 안 나온다.
그리고 길이, 놈, 노름,norm을 정의해야 하는데, 이건 square root로 정의
$\displaystyle || \vec{v} || := \sqrt{ \vec{v} \cdot \vec{v} }$
근데 양의 길이를 원하기 때문에 vector space가 complex vector space라면 ...잠깐 component를 알아보면 원점에서 $\displaystyle (3,2)$ 로 가는 벡터가 $\displaystyle 3\hat{x}+2\hat{y}$ 라는 그런.
이런 건 고딩때 다 아는 것이다.
이런 건 고딩때 다 아는 것이다.
complex vector space란
$\displaystyle a,b$ 가 complex라면 항상 positive가 되지 않는다.
$\displaystyle \vec{v}=(3,2)$ 이런 것 뿐 아니라
$\displaystyle \vec{v}=(2+i,3+2i)$ 이렇게도 되는 것.
real vector space라면 $\displaystyle \vec{v}\cdot\vec{v}=a^2+b^2>0$ 즉 항상 positive일텐데, $\displaystyle (a,b\in\mathbb{R})$ // 0은 포함 안되나? '0 이상' 은 안되나?$\displaystyle \vec{v}=(2+i,3+2i)$ 이렇게도 되는 것.
$\displaystyle a,b$ 가 complex라면 항상 positive가 되지 않는다.
complex vector space에선,
$\displaystyle (\vec{u},\vec{v})=\sum u_i^* v_i$
앞에 있는것에 complex conjugation(*)을 하고 뒤에 있는 것을 곱해서 ... 그렇게 내적을 정의한다.$\displaystyle \vec{v}$ 의 길이(norm)를 $\displaystyle ||\vec{v}||,\; |\vec{v}|$ 로 나타내며
$\displaystyle \hat{v}:=\frac{\vec{v}}{||\vec{v}||}$ 로 해서 단위벡터를 만듦
그리고 $\displaystyle \vec{v}=|\vec{v}|\cdot\hat{v}$ 이므로
$\displaystyle \vec{v}\cdot\vec{w}=|\vec{v}| \cdot |\vec{w}| \cdot \hat{v} \cdot \hat{w}$
단위벡터간의 내적의 뜻은? 사잇각의 cos와 (projection과) 같다.
$\displaystyle \vec{v}\cdot\vec{w}=|\vec{v}| \cdot |\vec{w}| \cdot \cos \theta$
$\displaystyle \hat{v}:=\frac{\vec{v}}{||\vec{v}||}$ 로 해서 단위벡터를 만듦
그리고 $\displaystyle \vec{v}=|\vec{v}|\cdot\hat{v}$ 이므로
$\displaystyle \vec{v}\cdot\vec{w}=|\vec{v}| \cdot |\vec{w}| \cdot \hat{v} \cdot \hat{w}$
단위벡터간의 내적의 뜻은? 사잇각의 cos와 (projection과) 같다.
$\displaystyle \vec{v}\cdot\vec{w}=|\vec{v}| \cdot |\vec{w}| \cdot \cos \theta$
그 다음 rotation(회전,rotation)을 정의한다. 좌표축의 회전. 36:30
18.2. 서울대_최선호_물리의기본1_2013년1학기 ¶
YouTube 물리의 기본 1 (서울대학교 물리천문학부 2013년 1학기 강의, 최선호 교수)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL7EXGbyk8P68K3mYh3_P9cyTxI5Sg6P94
https://www.youtube.com/playlist?list=PL7EXGbyk8P68K3mYh3_P9cyTxI5Sg6P94
1강
L1 S1 물리학의 방법론
L1 S1 물리학의 방법론
역학,mechanics : 힘,force을 받는 물체들의 운동,motion을 기술하는 과학,science.
L1 S2 과학의 정의와 방법론
https://www.youtube.com/watch?v=oWl7W8EDHaE&list=PL7EXGbyk8P68K3mYh3_P9cyTxI5Sg6P94&index=2&ab_channel=SNU
강의에선 다음 세가지를 다루는데
{
고전역학,classical_mechanics =고전역학,classical_mechanics =,classical_mechanics 고전역학 classical_mechanics
유체역학,fluid_mechanics
열역학,thermodynamics
}
강의 분량은
2/3정도 고전역학
1/3정도 나머지.
고전역학에서 다룰 주제들은{
고전역학,classical_mechanics =고전역학,classical_mechanics =,classical_mechanics 고전역학 classical_mechanics
유체역학,fluid_mechanics
열역학,thermodynamics
}
강의 분량은
2/3정도 고전역학
1/3정도 나머지.
L1 S2 과학의 정의와 방법론
https://www.youtube.com/watch?v=oWl7W8EDHaE&list=PL7EXGbyk8P68K3mYh3_P9cyTxI5Sg6P94&index=2&ab_channel=SNU
관찰,observation → 설명,explanation → 예측,prediction ──(실험,experiment)─→ (다시 관찰로)자연 관찰에서 시작해서,
→ 설명,explanation을 하고자 한다. 설명이 잘 되면
→ 예측,prediction에 활용한다.
→ (다시 관찰로 순환) 그 과정을 실험,experiment이라 한다. // 실험이란, 예측(=가설설정)을 하고 그게 옳은지 관찰하는 과정이므로?
고전역학에선 물체의 운동이 주 관심사인데
그 중 하나가 단위,unit이다.
가장 중요한 세 단위 종류는
(MKS단위계)
- 정지 (정지도 운동의 일종)
- 움직임
그 중 하나가 단위,unit이다.
가장 중요한 세 단위 종류는
(MKS단위계)
들어가기 전에
중력가속도,gravitational_acceleration =중력가속도,gravitational_acceleration =,gravitational_acceleration 중력가속도 gravitational_acceleration
{
gravitational acceleration, acceleration of gravity
중력가속도
중력가속도,gravitational_acceleration =중력가속도,gravitational_acceleration =,gravitational_acceleration 중력가속도 gravitational_acceleration
{
gravitational acceleration, acceleration of gravity
중력가속도
Page name via gravitational acc { "gravitational acceleration, acceleration of gravity = 중력 가속도" 2023-11-30 }
중력가속도 = https://namu.wiki/w/중력가속도 .....at 2023-11-30 내용이 이상한데("Gravitational force, G-force, Gravitational Acceleration"들이 동의어처럼) 고쳐지겠지 뭐....
중력_가속도 = https://ko.wikipedia.org/wiki/중력_가속도
Gravitational_acceleration = https://en.wikipedia.org/wiki/Gravitational_acceleration
https://ja.wikipedia.org/wiki/重力加速度
}
는 9.8 m/s2 이다. 숫자 뒷 부분이 단위.
중력_가속도 = https://ko.wikipedia.org/wiki/중력_가속도
Gravitational_acceleration = https://en.wikipedia.org/wiki/Gravitational_acceleration
https://ja.wikipedia.org/wiki/重力加速度
}
는 9.8 m/s2 이다. 숫자 뒷 부분이 단위.
i.e.
$\displaystyle 9.8\;\underbrace{\textrm{m/s}^2}_{\rm unit}$
$\displaystyle 9.8\;\underbrace{\textrm{m/s}^2}_{\rm unit}$
자유낙하거리 $\displaystyle =4.9t^2$ 임을 배웠을 것이다. // 자유낙하,free_fall =자유낙하,free_fall =,free_fall 자유낙하 free_fall { free fall { "자유 낙하 free fall" 2023-11-30 } free_fall }
단위가 없으므로 집어넣으면
(4.9 m/s2) × (몇 s)2
단위가 없으므로 집어넣으면
(4.9 m/s2) × (몇 s)2
1초동안 자유낙하 거리?
$\displaystyle (4.9\,\textrm{m/s}^2)\times(1\,\text{s})^2$
$\displaystyle =4.9\,\frac{\rm m}{\rm s^2}\times 1\,\text{s}^2$
$\displaystyle =4.9\,\frac{\rm m}{\not{\rm s^2}}\times 1\,\not{\text{s}^2}$
$\displaystyle =4.9\,\text{m}$
1m를 떨어지는 데 걸리는 시간?$\displaystyle =4.9\,\frac{\rm m}{\rm s^2}\times 1\,\text{s}^2$
$\displaystyle =4.9\,\frac{\rm m}{\not{\rm s^2}}\times 1\,\not{\text{s}^2}$
$\displaystyle =4.9\,\text{m}$
(거리) = 4.9 × (시간)2
(시간)2 = (거리) / 4.9
시간 = √( (거리) / 4.9 ) = √( 1 m / (4.9 m/s2) ) = √( (1/4.9) s2 ) = $\displaystyle \frac1{\sqrt{4.9}}\,\text{s}$
계산기로 해 보면
= 0.4518 s
(자막)(시간)2 = (거리) / 4.9
시간 = √( (거리) / 4.9 ) = √( 1 m / (4.9 m/s2) ) = √( (1/4.9) s2 ) = $\displaystyle \frac1{\sqrt{4.9}}\,\text{s}$
계산기로 해 보면
= 0.4518 s
유효숫자 significant figure / significant digit : 오차,error를 고려해도 신뢰할 수 있는 숫자의 자릿수
근데 정보의 양은 보존되어야 되기 때문에 유효숫자 두 자리.
(i.e. 정보를 없애는(버림/반올림 etc) 것은 가능하지만, 없던 정보를 만들어내는 것은 의미가 없다)
그래서
= 0.45 s
이게 옳은 답이다.
L1 S3 운동의 설명(i.e. 정보를 없애는(버림/반올림 etc) 것은 가능하지만, 없던 정보를 만들어내는 것은 의미가 없다)
그래서
= 0.45 s
이게 옳은 답이다.
https://www.youtube.com/watch?v=8FratVP1sjc&list=PL7EXGbyk8P68K3mYh3_P9cyTxI5Sg6P94&index=3&ab_channel=SNU
20. 대충 끝 ¶
일변수미적분학1 - 세종대학교 차영준
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1269664
1 2 3 4-2(40분)
역삼각함수 01까지
특이적분 01
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1269664
특이적분 01
21. 포기 ¶
확률및랜덤프로세스
성대 안창욱
http://kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=444781
1_1 1_2
04_2 확률분포함수, 랜덤변수의 변환 -- 28분
성대 안창욱
http://kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=444781
1_1 1_2
04_2 확률분포함수, 랜덤변수의 변환 -- 28분
23. 나중에 ¶
MIT 6.001 Structure and Interpretation, 1986
https://www.youtube.com/playlist?list=PLE18841CABEA24090
https://www.youtube.com/playlist?list=PLE18841CABEA24090
명순구 민법
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJfnN17vzAEXryz301D0y_uxGgQ5bSzZ-
K-mooc 가입하시면 퀴즈도 풀수 있음돠
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJfnN17vzAEXryz301D0y_uxGgQ5bSzZ-
K-mooc 가입하시면 퀴즈도 풀수 있음돠
24. youtube에서 우연히 찾음 ¶
CTL KU
https://www.youtube.com/channel/UCyBigWpgChE2E2T3A2Z8Z-Q
https://www.youtube.com/c/CTLKU/videos
https://www.youtube.com/channel/UCyBigWpgChE2E2T3A2Z8Z-Q
https://www.youtube.com/c/CTLKU/videos
CTL KU: KUOCW: 고영채 통신이론
190306 https://www.youtube.com/watch?v=xZ0O6WI3uL4
190313 https://www.youtube.com/watch?v=fjbmaHhcG6A
통신,communication
190306 https://www.youtube.com/watch?v=xZ0O6WI3uL4
190313 https://www.youtube.com/watch?v=fjbmaHhcG6A
통신,communication
최린 운영체제
고영채 디지털통신
최준곤 일반물리학및연습I
2013
130319 https://www.youtube.com/watch?v=-l79EeBm6Cg
130402 https://www.youtube.com/watch?v=W1loXgiLmj8
130416 https://www.youtube.com/watch?v=n7wdo9GycFY
130523 https://www.youtube.com/watch?v=Espgp5jXiMo
2019
190305 https://www.youtube.com/watch?v=GUJOhh_bP-w 2021-03-02
190307 https://www.youtube.com/watch?v=YrxrFTw0Weo
190521 https://www.youtube.com/watch?v=KKJ5JrhhdLA - 파동
190523 https://www.youtube.com/watch?v=owGf7mcy1LQ
2013
130319 https://www.youtube.com/watch?v=-l79EeBm6Cg
130402 https://www.youtube.com/watch?v=W1loXgiLmj8
130416 https://www.youtube.com/watch?v=n7wdo9GycFY
130523 https://www.youtube.com/watch?v=Espgp5jXiMo
2019
190305 https://www.youtube.com/watch?v=GUJOhh_bP-w 2021-03-02
190307 https://www.youtube.com/watch?v=YrxrFTw0Weo
190521 https://www.youtube.com/watch?v=KKJ5JrhhdLA - 파동
190523 https://www.youtube.com/watch?v=owGf7mcy1LQ
최준곤 수리물리학1
140304 https://www.youtube.com/watch?v=c7XCV1giA98 series, converge, diverge, comp test, ratio test
140306 https://www.youtube.com/watch?v=jsbt9ndKdNM
140325 https://www.youtube.com/watch?v=Cmatqus3cZw integration
..
140422 https://www.youtube.com/watch?v=rkMPjEBemVU
140304 https://www.youtube.com/watch?v=c7XCV1giA98 series, converge, diverge, comp test, ratio test
140306 https://www.youtube.com/watch?v=jsbt9ndKdNM
140325 https://www.youtube.com/watch?v=Cmatqus3cZw integration
..
140422 https://www.youtube.com/watch?v=rkMPjEBemVU
최준곤 수리물리학2
140918 https://www.youtube.com/watch?v=RABy7hWLmFM
140923 https://www.youtube.com/watch?v=VLrPZvTb9io
140918 https://www.youtube.com/watch?v=RABy7hWLmFM
140923 https://www.youtube.com/watch?v=VLrPZvTb9io
최준곤 양자역학1
130305 https://www.youtube.com/watch?v=kIA9mleY0AI
130307 https://www.youtube.com/watch?v=itGkcrB8RMg
130312 https://www.youtube.com/watch?v=ET83axjJIrY
(2021)
210302 https://www.youtube.com/watch?v=tys0tESpNhk
210304 https://www.youtube.com/watch?v=U9b_Ox5eRpM
210309 https://www.youtube.com/watch?v=j20AJE0fhdI 2주-1
210311 https://www.youtube.com/watch?v=b61EQ5m6-g8 2주-2
최준곤 양자역학2
130903 https://www.youtube.com/watch?v=69lqDpoj5eM
130305 https://www.youtube.com/watch?v=kIA9mleY0AI
130307 https://www.youtube.com/watch?v=itGkcrB8RMg
130312 https://www.youtube.com/watch?v=ET83axjJIrY
(2021)
210302 https://www.youtube.com/watch?v=tys0tESpNhk
210304 https://www.youtube.com/watch?v=U9b_Ox5eRpM
210309 https://www.youtube.com/watch?v=j20AJE0fhdI 2주-1
210311 https://www.youtube.com/watch?v=b61EQ5m6-g8 2주-2
최준곤 양자역학2
130903 https://www.youtube.com/watch?v=69lqDpoj5eM
최준곤 전자기학I
180904 https://www.youtube.com/watch?v=HTX6aB65DW4
180906 https://www.youtube.com/watch?v=r_6B2XPYwVo
180911 https://www.youtube.com/watch?v=p_8leVoykIs
180913 https://www.youtube.com/watch?v=nyL5f5rP5Yw electric potential
180918 https://www.youtube.com/watch?v=Ti5FtKtI3Do Stokes' thm
181011 https://www.youtube.com/watch?v=MT82hI5EYvc
181206 https://www.youtube.com/watch?v=dDxhdcASLn0
https://www.youtube.com/watch?v=HTX6aB65DW4&list=PLbX4-eHTMVwsjUhloHEQEtciH6it3rih_
180904 https://www.youtube.com/watch?v=HTX6aB65DW4
180906 https://www.youtube.com/watch?v=r_6B2XPYwVo
180911 https://www.youtube.com/watch?v=p_8leVoykIs
180913 https://www.youtube.com/watch?v=nyL5f5rP5Yw electric potential
180918 https://www.youtube.com/watch?v=Ti5FtKtI3Do Stokes' thm
181011 https://www.youtube.com/watch?v=MT82hI5EYvc
181206 https://www.youtube.com/watch?v=dDxhdcASLn0
https://www.youtube.com/watch?v=HTX6aB65DW4&list=PLbX4-eHTMVwsjUhloHEQEtciH6it3rih_
최준곤 일반역학
160303 https://www.youtube.com/watch?v=cK4k0FH0XUg
160308 https://www.youtube.com/watch?v=dkUZWctrx-k
160310 https://www.youtube.com/watch?v=LEH0VNQc_0M
160315 https://www.youtube.com/watch?v=f59ChXw3yfE
160317 https://www.youtube.com/watch?v=bRms2FOCPAY
160407 https://www.youtube.com/watch?v=QLLOfosVSaY
160412 https://www.youtube.com/watch?v=fZPLc7uQvDA 55:10 라그랑지안
160607 https://www.youtube.com/watch?v=577MzMndUEI
160303 https://www.youtube.com/watch?v=cK4k0FH0XUg
160308 https://www.youtube.com/watch?v=dkUZWctrx-k
160310 https://www.youtube.com/watch?v=LEH0VNQc_0M
160315 https://www.youtube.com/watch?v=f59ChXw3yfE
160317 https://www.youtube.com/watch?v=bRms2FOCPAY
160407 https://www.youtube.com/watch?v=QLLOfosVSaY
160412 https://www.youtube.com/watch?v=fZPLc7uQvDA 55:10 라그랑지안
160607 https://www.youtube.com/watch?v=577MzMndUEI
고영규 생리학I
190321 https://www.youtube.com/watch?v=wa7Z7br2seU
190326 https://www.youtube.com/watch?v=Br-67tgPyQ0
190328 https://www.youtube.com/watch?v=DrZF7jjwawU
190402 https://www.youtube.com/watch?v=_vLpt_kkSRU
190418 https://www.youtube.com/watch?v=kndXDkKWn5c
190430 https://www.youtube.com/watch?v=9lHOY0lz-Rc
190502 https://www.youtube.com/watch?v=XNs2NiZBsRk
old 2012:
120307 https://www.youtube.com/watch?v=3vWPliNRvmg
120530 https://www.youtube.com/watch?v=BPE6-0Pr7EI
190321 https://www.youtube.com/watch?v=wa7Z7br2seU
190326 https://www.youtube.com/watch?v=Br-67tgPyQ0
190328 https://www.youtube.com/watch?v=DrZF7jjwawU
190402 https://www.youtube.com/watch?v=_vLpt_kkSRU
190418 https://www.youtube.com/watch?v=kndXDkKWn5c
190430 https://www.youtube.com/watch?v=9lHOY0lz-Rc
190502 https://www.youtube.com/watch?v=XNs2NiZBsRk
old 2012:
120307 https://www.youtube.com/watch?v=3vWPliNRvmg
120530 https://www.youtube.com/watch?v=BPE6-0Pr7EI
25.2. 집합론 1 ¶
https://youtu.be/MvJvu2iUrNA?si=RgkrEo9uc2TZdAmj
47m
항진인 조건문 p→q를 논리적 함의라 하고 p⇒q로 나타내며 p는 q의 충분조건,sufficient_condition, q는 p의 (i.e. p가 되기 위한?) 필요조건,necessary_condition이라 한다.
항진인 쌍조건문 p↔q를 동치,equivalence(esp. 논리동치,logical_equivalence)라 하고 p⇔q로 나타내며 p와 q는 서로의 필요충분조건이라 한다.
47m
항진인 조건문 p→q를 논리적 함의라 하고 p⇒q로 나타내며 p는 q의 충분조건,sufficient_condition, q는 p의 (i.e. p가 되기 위한?) 필요조건,necessary_condition이라 한다.
항진인 쌍조건문 p↔q를 동치,equivalence(esp. 논리동치,logical_equivalence)라 하고 p⇔q로 나타내며 p와 q는 서로의 필요충분조건이라 한다.
p≡q는 두 명제에 대해 모든 논리적 가능성에 대해 항상 그 진리값이 같을 때를 표현하는 기호.
문제
두 명제함수 p(x),q(x)의 진리집합을 각각 P, Q라 할 때 다음 각 명제를 증명해 보자.
Q1. p(x)⇒q(x) ≡ P⊆Q
A1. LHS
A2. 이건 q⇒p를 위의 방식으로 똑같이 하면 P⊆Q and Q⊆P가 되는 걸 보이면 된다고.
두 명제함수 p(x),q(x)의 진리집합을 각각 P, Q라 할 때 다음 각 명제를 증명해 보자.
Q1. p(x)⇒q(x) ≡ P⊆Q
A1. LHS
≡ ∀x, p(x) → q(x)
≡ ∀x, ~p(x) ∨ q(x)
≡ ∀x∈U, x∈PC ∨ x∈Q
≡ ∀x∈U, x ∈ (PC∪Q)
≡ ∀x∈U, x ∈ PC∪Q
≡ U⊆(PC ∪ Q)
U가 뭔가의 부분집합이 된다는 것은≡ ∀x, ~p(x) ∨ q(x)
≡ ∀x∈U, x∈PC ∨ x∈Q
≡ ∀x∈U, x ∈ (PC∪Q)
≡ ∀x∈U, x ∈ PC∪Q
≡ U⊆(PC ∪ Q)
≡ U=(PC ∪ Q)
양변의 드모르간법칙에 의해??≡ (PC ∪ Q)C = ∅
LHS 드모르간법칙에 의해≡ (P ∩ QC) = ∅
≡ (P − Q) = ∅
≡ P ⊆ Q ■
Q2. p(x) ⇔ q(x) ≡ P = Q≡ (P − Q) = ∅
≡ P ⊆ Q ■
A2. 이건 q⇒p를 위의 방식으로 똑같이 하면 P⊆Q and Q⊆P가 되는 걸 보이면 된다고.
26. MIT Matrix Methods (선형대수) ¶
MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
Instructor: Gilbert Strang
https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP63oMNUHXqIUcrkS2PivhN3k
https://ocw.mit.edu/18-065S18
linear algebra, probability and statistics, optimization, deep learning.
Instructor: Gilbert Strang
https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP63oMNUHXqIUcrkS2PivhN3k
https://ocw.mit.edu/18-065S18
linear algebra, probability and statistics, optimization, deep learning.
27. MIT Linear Algebra ¶
Instructor: Prof. Gilbert Strang
Course Number: 18.06
https://ocw.mit.edu/courses/18-06-linear-algebra-spring-2010/
Course Number: 18.06
https://ocw.mit.edu/courses/18-06-linear-algebra-spring-2010/
28. MIT Mathematics for Computer Science ¶
MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Instructor: Tom Leighton
http://ocw.mit.edu/6-042JF10
Instructor: Tom Leighton
http://ocw.mit.edu/6-042JF10
29.1. Lec 1 기본수학 복습, 미분방정식의 기본적인용어 및 예시 ¶
"기본수학 삼각함수, 복소수, 오일러의 정리, 테일러 시리즈의 복습, 미분방정식의 기본적인 용어 및 물리적인 예시 설명"
29.2. Lec 2 미분방정식의 예시 및 해, 미분방정식의 종류 ¶
"미분방정식의 예시 및 해 설명, 1계 선형 제차/비제차, 변수분리형, 등차, 완전미분형 미분방정식에 대한 정의 및 예제풀이"
29.5. Lec 5 2차 미분방정식, 오일러-코시 방정식, 매개변수변환법, 미정계수법 ¶
"2차 미분방정식 설명 , 오일러-코시 방정식, 매개변수변환법, 미정계수법에 대한 설명 및 문제 풀이"
31.1. Lec 1 ¶
// 1강 26m
학교를 예를 들어
data | 의미를 가지면서 (컴퓨터에) 기록될 수 있는 알려진 사실 |
database | 관련 있는 데이터의 모임 |
DBMS | DB의 생성과 관리를 지원하는 SW 패키지 |
DB system | DB와 그를 관리하는 SW(DBMS, 응용프로그램)를 통칭하는 용어 |
학교를 예를 들어
관계relationship(개체들 사이의 관련성 정보)의 예를 들면
STUDENT는 DEPARTMENT를 전공한다
COURSE는 DEPARTMENT에서 제공한다
SECTION은 특정 COURSE에 속한다
STUDENT는 SECTION에 수강신청한다
COURSE는 선수 COURSE가 있다
INSTRUCTOR는 SECTION을 강의한다.... 이런것들이 관계relationship.
STUDENT는 DEPARTMENT를 전공한다
COURSE는 DEPARTMENT에서 제공한다
SECTION은 특정 COURSE에 속한다
STUDENT는 SECTION에 수강신청한다
COURSE는 선수 COURSE가 있다
INSTRUCTOR는 SECTION을 강의한다.... 이런것들이 관계relationship.
32.3. Lec 3 ¶
// ER모델, entity-relationship model, 엔티티-관계 모델
ER모델의 구성 요소
ER모델의 구성 요소
- 엔티티 entity □
- 애트리뷰트 attribute ○
- 관계 relationship ◇
- 1:n m:n 등등
- 1:n m:n 등등
- 실제로 존재하는 대상과, 개념적으로 존재하는 대상
- 고유하게 식별되어야 함
- 여러 엔티티가 모여 하나의 집단을 이룬 형태
- ER다이어그램에서 엔티티 타입을 사각형으로 표현
강한 엔티티 타입 strong entity type
- 자신의 키 애트리뷰트가 있는 엔티티 타입
- 보통 말하는 엔티티 타입
- 사각형 한 겹
약한 엔티티 타입 weak entity type - 자신의 키 애트리뷰트가 있는 엔티티 타입
- 자신의 키 애트리뷰트가 없는 엔티티 타입
- 엔티티로 볼 수는 있지만, 다른 엔티티에 종속되어 해당 엔티티가 없다면 존재 하지 않는 종속성을 가지는 엔티티
- 사각형 두 겹
- 엔티티 또는 관계가 갖는 성질이나 특성
- 보통 엔티티는 하나 이상의 키 애트리뷰트를 갖고 있어 나머지 애트리뷰트를 유일하게 정의할 수 있음
- ER다이어그램에서 타원으로 표현
- 엔티티들을 식별할 수 있는 유일한 제약조건을 갖는 애트리뷰트
- 상품 엔티티는 모든 상품이 서로 다른 상품아이디를 가지며, 상품아이디를 알면 상품의 이름/가격/재고상황 등 정보를 알 수 있으므로, 상품아이디가 키 애트리뷰트
- 더 이상 다른 애트리뷰트로 나눌 수 없음
- 실선 타원으로 표현
- ex. 상품 엔티티의 경우 상품아이디, 상품이름, 상품가격 이 셋은 단순 애트리뷰트
- 두 개 이상의 애트리뷰트로 이루어짐
- 각각의 애트리뷰트는 그 자체로도 독립적인 의미를 가짐
- ex. 주소는 도, 시, 구, 동, 아파트번호의 애트리뷰트를 가짐. 즉 주소는 복합 애트리뷰트
- 애트리뷰트 하나에 여러 값이 들어갈 수 있는 애트리뷰트
- 두 선으로 타원을 그려 나타냄
- ex. 상품 엔티티의 상품옵션 애트리뷰트는 하나만 선택할 수도 있지만 여러 개를 선택할 수 있으므로 다치 애트리뷰트.
- ex. 학생 엔티티의 취미 애트리뷰트는 학생이 취미가 여러 개일 수가 있으므로 다치 애트리뷰트.
- 애트리뷰트에 실제 값이 저장되어 있는 것이 아니라 저장된 값으로부터 계산해서 얻은 값을 사용하는 애트리뷰트
- ex. 나이 애트리뷰트는 실제 나이를 저장하지 않고 생년월일(저장된 값)과 오늘 날짜로부터 계산해서 얻음.
- 만약 나이 애트리뷰트에 실제 나이를 저장한다면 해마다 저장된 나이를 수정해야 함.
- 점선으로 타원을 그려 표현
관계 타입
- 엔티티 타입 간의 관계를 표현할 때 사용
- ER다이어그램에서 마름모를 써서 표현
- 관계 타입은 관계라는 요소들로 구성된 집합
- 1:1(일대일), 1:N(일대다), N:M(다대다) 관계가 있음 - 카디널리티 비율
32.4. Lec 4 ¶
관계형 DB
관계형 데이터베이스
논리적 설계: ER다이어그램을 DBMS에 mapping하는 것
관계형 데이터베이스의 용어와 식별자 유형- 관계 (테이블 또는 릴레이션)
- 테이블이라는 이름으로 사용
- 관계의 행은 tuple
- 관계의 열은 attribute
- 테이블이라는 이름으로 사용
- 튜플 (레코드 또는 행)
- 관계를 구성하는 각각의 행을 의미
- 애트리뷰트의 모임으로 구성
- 관계를 구성하는 각각의 행을 의미
- 애트리뷰트 (속성 또는 열 column)
- DB를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
- 개체의 특성을 기술
- DB를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
- 도메인
- 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자 값들의 집합
- 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때, 그 값의 적절성을 시스템이 판단하는 데 이용
- 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자 값들의 집합
- 슈퍼키
관계에서 같은 튜플이 발생하지 않는 키를 구성할 때, 애트리뷰트의 집합으로 구성하는 것
- 후보키
관계를 구성하는 애트리뷰트들 중에서 튜플을 유일하게 식별하려고 사용하는 애트리뷰트들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 애트리뷰트들을 의미
- 기본키
- 후보키 중에서 선택한 주 키
- Null을 값으로 가질 수 없음
- 동일한 값이 중복해서 저장될 수 없음
- 후보키 중에서 선택한 주 키
- 대체키
후보키 중에서 선택되지 못한 키
- 외래키
관계를 맺는 두 릴레이션에서 참조하는 릴레이션에 애트리뷰트로 지정되는 키 값을 말함
요구사항분석
↓
개념적 설계 (ER다이어그램)↓ (맵핑: 어떤 테이블로 만들 것인지)
논리적 설계↓ (← 여기 정규화 과정이 들어갈 수 있음)
물리적 설계↓ (성능 개선: 인덱스/저장구조 등)
구현36.1. 공지사항: 실습실 링크 ¶
01주차 함수의 그래프와 방정식의 해 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W1/
02주차 데이터와 행렬 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W2/
03주차 데이터의 분류 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W3/
04주차 선형연립방정식의 해집합 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W4/
05주차 정사영과 최소제곱문제 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W5/
06주차 행렬분해 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W6/
07주차 극한과 도함수 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W7/
08주차 극대, 극소, 최대, 최소 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W8/
09주차 경사하강법과 최소제곱문제의 해 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W9/
*미적분학의 개념 http://matrix.skku.ac.kr/Calculus-Story/index.htm
10주차 순열과 조합, 확률, 확률변수, 확률분포, 베이지안 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W10/
11주차 통계, 기댓값, 분산, 공분산, 상관계수, 공분산 행렬 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W11/
12주차 주성분 분석 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W12/
13주차 인공신경망 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W13/
14주차 MNIST (숫자인식) 실습실 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W14/
02주차 데이터와 행렬 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W2/
03주차 데이터의 분류 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W3/
04주차 선형연립방정식의 해집합 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W4/
05주차 정사영과 최소제곱문제 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W5/
06주차 행렬분해 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W6/
07주차 극한과 도함수 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W7/
08주차 극대, 극소, 최대, 최소 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W8/
09주차 경사하강법과 최소제곱문제의 해 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W9/
*미적분학의 개념 http://matrix.skku.ac.kr/Calculus-Story/index.htm
10주차 순열과 조합, 확률, 확률변수, 확률분포, 베이지안 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W10/
11주차 통계, 기댓값, 분산, 공분산, 상관계수, 공분산 행렬 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W11/
12주차 주성분 분석 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W12/
13주차 인공신경망 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W13/
14주차 MNIST (숫자인식) 실습실 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W14/
39.2. Lec 2 불대수 1 ¶
불 대수의 표기
불 변수 - 변수,variable
연산자 표시 - 연산자,operator
AND 연산
NOT 연산
연산자 표시 - 연산자,operator
X AND Y | ∧ | · |
X OR Y | ∨ | + |
NOT X | ~ | 위에bar 혹은 오른쪽에 ' |
0·0=0
0·1=0
1·0=0
1·1=1
OR 연산 생략0·1=0
1·0=0
1·1=1
NOT 연산
0'=1
1'=0
이것은 보수화 연산, 반전이라는 말도 쓰인다
문자: 변수나 그 보수1'=0
이것은 보수화 연산, 반전이라는 말도 쓰인다
ex. AB'+C 에서
변수: A, B, C
문자: A, B', C
ex. AB'+BC+C
변수: A, B, C
문자: A, B, B', C, C - 중복까지 세어 다섯개의 문자가... (why?)
Boolean algebra의 기본 정리변수: A, B, C
문자: A, B', C
ex. AB'+BC+C
변수: A, B, C
문자: A, B, B', C, C - 중복까지 세어 다섯개의 문자가... (why?)
0과 1의 연산
X+0=X
X+1=1
X·0=0
X·1=X
멱등의 법칙 // 멱등성,idempotence
X+X=X
X·X=X
누승의 법칙 // double_negation ?
(X')'=X
상보의 법칙 // 상보는 complement
X+X'=1
X·X'=0
교환법칙 // 교환법칙,commutativity
XY=YX
X+Y=Y+X
결합법칙 // 결합법칙,associativity
(XY)Z=X(YZ)
(X+Y)+Z=X+(Y+Z)
Q 이건 어떻게 증명하게? A: 진리표,truth_table를 만들어서
그래서 위의 두 줄은 각각
=XYZ
=X+Y+Z
로 쓸 수 있다
분배법칙 // 분배법칙,distributivity
X·(Y+Z)=XY+XZ
X+Y·Z=(X+Y)(X+Z)
위에 건 눈에 잘 들어오는데, 아래 것은 눈에 잘 안들어온다
간략화 정리
XY+XY'=X
(X+Y)(X+Y')=X
X+XY=X
X(X+Y)=X
(X+Y')Y=XY
XY'+Y=X+Y
이것들은 정리이므로 위의 법칙들에서 증명 가능.
예를 들어 세번째 X(X+Y)=X 를 증명해보면
ddddddddddddddddddddddX+0=X
X+1=1
X·0=0
X·1=X
멱등의 법칙 // 멱등성,idempotence
X+X=X
X·X=X
누승의 법칙 // double_negation ?
(X')'=X
상보의 법칙 // 상보는 complement
X+X'=1
X·X'=0
교환법칙 // 교환법칙,commutativity
XY=YX
X+Y=Y+X
결합법칙 // 결합법칙,associativity
(XY)Z=X(YZ)
(X+Y)+Z=X+(Y+Z)
Q 이건 어떻게 증명하게? A: 진리표,truth_table를 만들어서
그래서 위의 두 줄은 각각
=XYZ
=X+Y+Z
로 쓸 수 있다
분배법칙 // 분배법칙,distributivity
X·(Y+Z)=XY+XZ
X+Y·Z=(X+Y)(X+Z)
위에 건 눈에 잘 들어오는데, 아래 것은 눈에 잘 안들어온다
간략화 정리
XY+XY'=X
(X+Y)(X+Y')=X
X+XY=X
X(X+Y)=X
(X+Y')Y=XY
XY'+Y=X+Y
이것들은 정리이므로 위의 법칙들에서 증명 가능.
예를 들어 세번째 X(X+Y)=X 를 증명해보면
X(X+Y)
=(X+0)(X+Y)
=X+0·Y
=X
=(X+0)(X+Y)
=X+0·Y
=X
45.1.1. 4m 함수의 정의 ¶
두 집합 $\displaystyle X,Y$ 가 있고
대응관계 $\displaystyle f:X\to Y$
대응관계 $\displaystyle f:X\to Y$
$\displaystyle X$ 의 모든 각 원소에 대해 $\displaystyle Y$ 에 있는 원소를 하나 대응시키는 것.
그래서 그 $\displaystyle f$ 란 순서쌍들의 집합인데,
$\displaystyle f=\left{ (x,y) \middle| x\in X, y\in Y \right}$ such that
① $\displaystyle \forall x\in X,\,\exists y\in Y$ such that $\displaystyle (x,y)\in f$
② $\displaystyle (x_1,y_1)\in f,\,(x_2,y_2)\in f$ and $\displaystyle x_1=x_2\Rightarrow y_1=y_2$
$\displaystyle f=\left{ (x,y) \middle| x\in X, y\in Y \right}$ such that
① $\displaystyle \forall x\in X,\,\exists y\in Y$ such that $\displaystyle (x,y)\in f$
② $\displaystyle (x_1,y_1)\in f,\,(x_2,y_2)\in f$ and $\displaystyle x_1=x_2\Rightarrow y_1=y_2$
앞에 세개가 and로 연결된거 맞지? chk
45.1.2. 11m 유리수집합에서 미적분을 정의 가능? ¶
Q: $\displaystyle X=Y=\mathbb{Q}$ 일 때 $\displaystyle f:X\to Y$ 의 미적분이 가능?
A: No.
미분, 적분 둘다 정의에서 극한을 사용하므로 안 됨. 실수 밑의 단계에서는 미적분학이 불가능. 실수는 큰 의미가 있다. 완비성completeness?
A: No.
미분, 적분 둘다 정의에서 극한을 사용하므로 안 됨. 실수 밑의 단계에서는 미적분학이 불가능. 실수는 큰 의미가 있다. 완비성completeness?
45.1.3. 극한의 엄밀한 정의 ¶
$\displaystyle \lim_{x\to a}f(x)=L$
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |f(x)-L|<\epsilon$
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |f(x)-L|<\epsilon$
45.1.4. ex. ¶
$\displaystyle \lim_{x\to 3}(4x-5)=7$ 을 증명하라.
We want: $\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0<|x-3|<\delta \,\Rightarrow\, |(4x-5)-7|<\epsilon$
이건 $\displaystyle \epsilon$ 이 주어졌을 때, 그에 해당하는 $\displaystyle \delta$ 를 보여주는 문제.
오른쪽의 $\displaystyle |(4x-5)-7|<\epsilon$ 을 변형하면
$\displaystyle 4|x-3|<\epsilon$
$\displaystyle |x-3|<\frac{\epsilon}4$
오른쪽의 $\displaystyle |(4x-5)-7|<\epsilon$ 을 변형하면
$\displaystyle 4|x-3|<\epsilon$
$\displaystyle |x-3|<\frac{\epsilon}4$
주어진 양수 $\displaystyle \epsilon$ 에 대하여, $\displaystyle \delta=\frac{\epsilon}4$ 라 하면,
(어떤 양수가 주어지건 그에 대한 $\displaystyle \delta$ 가 주어진다)
(어떤 양수가 주어지건 그에 대한 $\displaystyle \delta$ 가 주어진다)
$\displaystyle \begin{align}0<|x-3|<\delta&\Rightarrow& |x-3|<\frac{\epsilon}4\\&\Rightarrow& 4|x-3|<\epsilon\\&\Rightarrow& |(4x-5)-7|<\epsilon\\&\Rightarrow& |f(x)-L|<\epsilon\end{align}$
이렇게 하면 증명이 완료.
45.1.5. 53m 우극한의 정의 ¶
$\displaystyle \lim_{x\to a^+}f(x)=L$
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0
45.1.6. 좌극한의 정의 ¶
$\displaystyle \lim_{x\to a^-}f(x)=L$
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0
$\displaystyle \Leftrightarrow$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0
45.1.7. 정리 55m ¶
$\displaystyle \lim_{x\to a}f(x)=L \;\Leftrightarrow\; \lim_{x\to a^+}f(x)=\lim_{x\to a^-}f(x)=L$
ex. $\displaystyle \lim_{x\to 0^+}\sqrt{x}=0$ 인데 증명?
sol. $\displaystyle f(x)=\sqrt{x},\,L=0$ 이라 하자.
We want: $\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0 이걸 보여주면 된다.
We want: $\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0
$\displaystyle \Rightarrow$ 의 오른쪽 식은
$\displaystyle |\sqrt{x}|<\epsilon$
$\displaystyle \sqrt{x}<\epsilon$
$\displaystyle x<\epsilon^2$
$\displaystyle |\sqrt{x}|<\epsilon$
$\displaystyle \sqrt{x}<\epsilon$
$\displaystyle x<\epsilon^2$
$\displaystyle \Rightarrow$ 의 왼쪽 식은
$\displaystyle x<\delta$
$\displaystyle x<\delta$
주어진 $\displaystyle \epsilon>0$ 에 대하여, $\displaystyle \delta=\epsilon^2$ 이라 하면,
$\displaystyle 0
$\displaystyle 0
$\displaystyle \Rightarrow\; \sqrt{x}<\epsilon$
마지막의 바로 이 세줄이 증명이다.∴ $\displaystyle \lim_{x\to 0^+}\sqrt{x}=0$
45.1.8. 1:08 극한 법칙중에서 하나 증명 ¶
$\displaystyle c\in\mathbb{R},\,\exists\lim_{x\to a}f(x),\,\exists\lim_{x\to a}g(x)$
이면
$\displaystyle \lim_{x\to a}\left(f(x)\pm g(x)\right)=\lim_{x\to a}f(x)\pm\lim_{x\to a}g(x)$
의 증명.
이면
$\displaystyle \lim_{x\to a}\left(f(x)\pm g(x)\right)=\lim_{x\to a}f(x)\pm\lim_{x\to a}g(x)$
의 증명.
$\displaystyle \lim_{x\to a}f(x)=L,\,\lim_{x\to a}g(x)=M$ 이라 하면 문제가
$\displaystyle \lim_{x\to a}\left(f(x)\pm g(x)\right)=L\pm M$ 로 된다.
$\displaystyle \lim_{x\to a}\left(f(x)\pm g(x)\right)=L\pm M$ 로 된다.
일단 $\displaystyle \pm$ 말고 $\displaystyle +$ 문제를 다룸
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta_1>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta_1\,\Rightarrow\,|f(x)-L|<\frac{\epsilon}2$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta_2>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta_2\,\Rightarrow\,|g(x)-M|<\frac{\epsilon}2$
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta_2>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta_2\,\Rightarrow\,|g(x)-M|<\frac{\epsilon}2$
우리가 보이고 싶은 것 - We want to show:
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |(f+g)-(L+M)|<\epsilon$
그래서 $\displaystyle \delta$ 라는 것이 뭔지 보일 수 있으면 된다.
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that $\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |(f+g)-(L+M)|<\epsilon$
그래서 $\displaystyle \delta$ 라는 것이 뭔지 보일 수 있으면 된다.
아이디어는 두 델타 중 minimum을 취할 수 있다는 것.
주어진 $\displaystyle \epsilon>0$ 에 대하여, $\displaystyle \delta=\text{min}\left\{ \delta_1,\delta_2\right\}$ 라 하면,
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |f(x)+g(x)-(L+M)|=|(f(x)-L)+(g(x)-M)|$
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |f(x)+g(x)-(L+M)|=|(f(x)-L)+(g(x)-M)|$
여기서 잠깐 보조정리.
$\displaystyle |a+b|\le|a|+|b|$
∵
$\displaystyle (|a|+|b|)^2 - |a+b|^2$
$\displaystyle =|a|^2+2|ab|+|b|^2-(a^2+2ab+b^2)$
$\displaystyle =\cancel{|a|^2}+2|ab|+\cancel{|b|^2}-(\cancel{a^2}+2ab+\cancel{b^2})$
$\displaystyle =2(|ab|-ab)\ge 0$
(보조정리 끝)
See also 삼각부등식,triangle_inequality
$\displaystyle |a+b|\le|a|+|b|$
∵
$\displaystyle (|a|+|b|)^2 - |a+b|^2$
$\displaystyle =|a|^2+2|ab|+|b|^2-(a^2+2ab+b^2)$
$\displaystyle =\cancel{|a|^2}+2|ab|+\cancel{|b|^2}-(\cancel{a^2}+2ab+\cancel{b^2})$
$\displaystyle =2(|ab|-ab)\ge 0$
(보조정리 끝)
See also 삼각부등식,triangle_inequality
위에 하던거 계속하면
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta$
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta$
$\displaystyle \Rightarrow\, |f(x)+g(x)-(L+M)|$
$\displaystyle =|(f(x)-L)+(g(x)-M)|$
$\displaystyle \le |f(x)-L| + |g(x)-M|$
여기에 위의 $\displaystyle |f(x)-L|\le \frac{\epsilon}{2}$ 그리고 $\displaystyle |g(x)-M|<\frac{\epsilon}{2}$ 를 적용하면$\displaystyle =|(f(x)-L)+(g(x)-M)|$
$\displaystyle \le |f(x)-L| + |g(x)-M|$
$\displaystyle <\frac{\epsilon}{2}+\frac{\epsilon}{2}=\epsilon$
45.1.9. 1:22 lim c·f(x)=c·L 증명 ¶
먼저 $\displaystyle c=0$ 은 너무 뻔하므로 $\displaystyle c\ne 0$ 을 가정함.
$\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that
$\displaystyle |c\cdot f(x)-c\cdot L|<\epsilon$ 을 변형하면
$\displaystyle |f(x)-L|<\frac{\epsilon}{|c|}$ 이다!
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |f(x)-L|<\frac{\epsilon}{|c|}$ 로 놓는다 (맨 오른쪽의 분모를 주목)
Want: (다음을 보이는 게 목적이다) $\displaystyle \forall\epsilon>0,\,\exists\delta>0$ such that$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |c\cdot f(x)-c\cdot L|<\epsilon$
근데$\displaystyle |c\cdot f(x)-c\cdot L|<\epsilon$ 을 변형하면
$\displaystyle |f(x)-L|<\frac{\epsilon}{|c|}$ 이다!
따라서 답안을 쓴다면:
주어진 $\displaystyle \epsilon>0$ 에 대해, $\displaystyle \delta=\delta_1$ 이라 하면,
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |c\cdot f(x)-c\cdot L|$
$\displaystyle 0<|x-a|<\delta \,\Rightarrow\, |c\cdot f(x)-c\cdot L|$
$\displaystyle =|c|\cdot|f(x)-L|$
(.... 그런데 위에 $\displaystyle |f(x)-L|<\frac{\epsilon}{|c|}$ 식을 적용)
$\displaystyle <|c|\cdot\frac{\epsilon}{|c|}=\epsilon$
(.... 그런데 위에 $\displaystyle |f(x)-L|<\frac{\epsilon}{|c|}$ 식을 적용)
$\displaystyle <|c|\cdot\frac{\epsilon}{|c|}=\epsilon$
45.8.1. tmp 단대 김도형 8강 1:10 ¶
정리: $\displaystyle u=g(x)$ 가 미분가능하고, $\displaystyle f(g(x))$ 가 정의됨
$\displaystyle \Rightarrow\;\int f(g(x))g'(x)dx = \int f(u)du$
$\displaystyle \Rightarrow\;\int f(g(x))g'(x)dx = \int f(u)du$
pf.
$\displaystyle f$ 의 역도함수를 $\displaystyle F$ 라 하면
$\displaystyle F'=f \;\Leftrightarrow\; \int f(x)dx=F(x)$
$\displaystyle x \mapsto u=g(x) \mapsto y=F(u)=F(g(x))$
$\displaystyle \frac{dy}{dx}=\frac{dy}{du}\cdot\frac{du}{dx}$
$\displaystyle \int f(g(x))g'(x)dx=F(u)=\int f(u)du$
$\displaystyle f$ 의 역도함수를 $\displaystyle F$ 라 하면
$\displaystyle F'=f \;\Leftrightarrow\; \int f(x)dx=F(x)$
$\displaystyle x \mapsto u=g(x) \mapsto y=F(u)=F(g(x))$
$\displaystyle \frac{dy}{dx}=\frac{dy}{du}\cdot\frac{du}{dx}$
$\displaystyle =F'(u)\cdot g'(x)$
$\displaystyle =f(u)g'(x)$
$\displaystyle =f(g(x))g'(x)$
역도함수의 정의에 의해$\displaystyle =f(u)g'(x)$
$\displaystyle =f(g(x))g'(x)$
$\displaystyle \int f(g(x))g'(x)dx=F(u)=\int f(u)du$
53. 전자기학 고려대학교 전자및정보공학과 오창현 ¶
2017년 1학기
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1255567
나중에 슬라이드 review
1 2 3 ...... 좌표계,coordinate_system 공부한 후 ...
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1255567
나중에 슬라이드 review
1 2 3 ...... 좌표계,coordinate_system 공부한 후 ...
54.1. Lec 1 ¶
정전기장 (electrostatic field? or static electric field? 정전기장 , curr 전기장,electric_field)의 현상 - 정전기학,electrostatics
에서는
에서는
$\displaystyle \vec{E},\vec{D},V$ 등을 배우고 (각각 전기장세기,electric_field_intensity, 전속밀도,electric_flux_density = 전기변위장,electric_displacement_field, 전위,electric_potential)
전류(움직이는 전하)로 인한 현상에 대해선 저기에 대응되는 것으로서 ... 자기적인 현상인$\displaystyle \vec{H},\vec{B},\vec{A}$ (각각 자기장세기,magnetic_field_intensity, 자속밀도,magnetic_flux_density, vector_potential)
특히, 직류전류로 인해서는 정상자기장의 현상 - 즉 그에 대한 학문은 정상자기학 - ... 이것은 2학기때 배운다.전기장과 자기장 현상은 동시에 존재한다. 그런데, 서로 독립적이다 (영향을 안 미친다) - 여기서 독립적이라고 하는 것은 orthogonal. (직교성,orthogonality)