더움바다의 일상

이번 글에서는 적분에 대해 다뤄보겠습니다 적분이란 뭘까요? 쉽게 생각하자면 어떤 도형의 넓이를 구하는 것입니다. 어렸을때는 사각형의 넓이를 구하는것을 가로 x 세로라고 배웠었죠. 적분의 개념도 비슷합니다. 가로 x 세로는 아니지만 가로 x 세로에요. 무슨 말이냐면 이렇게 하나의 도형을 여러개의 작은 사각형으로 분할합니다. 물론 처음에는 빈 공간이 발생하겠죠. 하지만 아래 그림에서 나오다싶이 처음에는 노란색 사각형처럼 큼지막하게 분할하다 두번째에는 초록색 사각형처럼 좀더 잘게 분할하는 모습을 보실수 있습니다. 이와 같이 점점더 잘게 분할하게 되면 도형의 넓이를 사각형의 넓이를 구하는 방식과 같이 구할수 있습니다. 바로 1번 사각형의 넓이 + 2번 사각형의 넓이 + 3번 사각형의 넓이 ... + 마지막 사각..

안녕하세요 오늘은 벡터의 연산에 대해 다루어보겠습니다. 우선 벡터는 지난 글에서 설명을 간단히 하긴 했었지만 다시 한번 설명을 해보자면 방향을 가진 양적인 자료라고 생각해주시면 될것 같습니다. [선형대수] 스칼라와 벡터 [선형대수] 스칼라와 벡터 안녕하세요. 오늘은 스칼라와 벡터에 대해서 간단히 소개해보고자 합니다. 우선 스칼라와 벡터는 선형대수의 가장 기본적인 개념입니다. 어렸을때 우리는 숫자를 1,2,3 혹은 -1, -2, -3으로 배웠을 web-story.tistory.com 그럼 오늘의 주제인 벡터의 연산에 대해 넘어가보겠습니다. 우선 기본적인 연산이 뭐가 있을까요? 많이 있겠지만 아마 사칙연산이 떠오르시겠죠. 벡터에서도 동일하게 사칙연산을 할수 있습니다. 근데 우선 벡터의 연산에 앞서 중요한 조..

안녕하세요. 오늘은 스칼라와 벡터에 대해서 간단히 소개해보고자 합니다. 우선 스칼라와 벡터는 선형대수의 가장 기본적인 개념입니다. 어렸을때 우리는 숫자를 1,2,3 혹은 -1, -2, -3으로 배웠을 것입니다. 하지만 선형대수에서 이러한 방향이 없는 단순히 양적인 값들을 스칼라라 부릅니다. 그렇다면 벡터는 무엇일까요? 벡터는 바로 방향을 가지고 있는 양적인 값들을 의미합니다. 쉽게 2차원 공간으로 표현해보죠. 여기에는 u와 v라는 벡터가 존재하고 있고 다음과 같이 표기할수 있습니다. 아마 어렵겠죠. 저도 처음엔 많이 헷갈렸습니다 ㅋㅋ ㅠㅠ 근데 이런 어려운 선형대수를 왜 배워야할까요? 사실 문과다니시면 배울 필요는 없습니다. 회귀분석 (데이터를 예측하기 위해 사용) 가우스 조던 소거법 (방정식을 선형대수..

오늘은 함수의 극값 구하는 두번째 방법인 2계 도함수에 대해 알아보겠습니다 함수를 미분하면 도함수가 되듯이 도함수도 함수이기 때문에 미분할수 있습니다. 미분 공식이랑 똑같다고 생각하시면 됩니다. [미적분] 미분공식 [미적분] 미분공식 이 글에서는 미분 공식의 기초를 살펴보고, 기본 공식부터 삼각함수의 미분 공식까지 알아보겠습니다. 기본 미분 공식: 미분의 정의에 따라, 함수 f(x)의 도함수를 f'(x) 또는 df/dx로 표기합니다. web-story.tistory.com 도함수를 f'(x)로 나타내듯이 2계 도함수는 f''(x)로 나타냅니다. 이 2계 도함수로 함수의 극값과 곡선의 변화를 알아낼수 있습니다. 판별 방법 f'(x) = 0이고 f''(x) < 0일 경우(2계 도함수의 값이 음수일 경우) ..

정규분포 (Normal Distribution)정규분포는 연속 확률분포의 하나로, 종 모양의 대칭적인 곡선 형태를 가집니다. 이는 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포하며, 평균으로부터 멀어질수록 데이터의 빈도가 낮아지는 특성을 가지고 있습니다.  정규분포의 확률 밀도 함수(PDF)는 다음과 같이 주어집니다. $ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} $ $ \mu $는 정규분포의 평균(기댓값)입니다.$ \sigma^2 $는 정규분포의 분산입니다.$ \sigma $는 정규분포의 표준편차입니다. 기댓값기댓값 $E(X)$는 확률변수 $X$의 평균값으로, 확률 밀도 함수$f(x)$를 사용하여 다음과 같이 정의됩니다. $..