728x90 Quality control (Univ. Study)196 Lecture 11 - 해시 테이블 해시 테이블 원소가 저장될 자리가 원소의 값에 의해 결정되는 자료구조이다. 트리에서도 값에 의해 위치가 달라지는 것 같지만 그것은 트리를 사람이 이해하기 쉽게 그렸을 때의 위치이며 메모리 상에서의 위치는 키 값에 따라 달라지는 것이 아니다. 평균 상수 시간에 삽입, 삭제, 검색이 가능하여 매우 빠른 응답을 요하는 응용에 유용하다. 예를 들면 119 긴급구조 호출과 호출번호 관련 정보 검색, 주민등록 시스템 등 에서 이용된다. 다만 해시 테이블은 최소 원소를 찾는 것과 같은 작업은 지원하지 않는다. 따라서 sorting같은 과정보다는 다순한 삽입 검색등의 과정에 적합한 자료구조이다. 위와 같이 검색키를 통해 주소계산을 하고 constant time으로 테이블에 값이 존재하는지 검색한다. 크기 13인 해시 .. 2023. 4. 3. Lecture6 - Electric Field 전기장 전기장은 다음과 같이 방향을 갖는 화살표를 이용하여 표현된다. Electric Field Intensity 아래 그림과 같이 Q1이 1쿨롱의 단위 전하에 미치는 힘을 의미한다. 쿨롱의 법칙을 이용하여 수식화하면 다음과 같이된다. Electric field of a charge off-origin 위는 전하가 중점에 존재하지 않은 경우의 공식이다. 위의 그림과 공식은 n개의 전하가 있을때 각각의 전하가 특정 점에 미치는 자기장을 각각 계산하여 더하는 것을 의미한다. 전하 & 전하 밀도 이를 벡터로 표현을 해보면 다음과 같다. 2023. 3. 30. Lecture5 - Columb's Law 쿨롱의 법칙 쿨롱은 실험을 통해 자기력은 전하량과 비례하고 전하사이의 거리의 제곱에 반비례한다는 것을 알아냈다. 그 후에 정확한 계수를 알아내어 다음과 같은 공식이 나왔다. 벡터에 대해서 공부하였으니 그것을 이용하여 벡터 표현을 해본다면 다음과 같다. 위와 같은 상황이라면 다음과 같이 표현된다. 2023. 3. 30. Lecture2 - Sequential experiments Sequential experiments 연속적인 실험의 예시를 봐가며 이해를 해보자. 0에서1 사이의 무작위 실수 10개를 선택했을때 초기 5개의 숫자는 1/4이하이고 그후 5개의 숫자는 1/2이상일 확률을 구하는 것이다. 우리는 당연히 (1/4)^5 * (1/2)^5로 계산을 할 것이다. 각각의 event가 독립적이기 때문에 이런식으로 곱으로 표현하면된다. The Binomial Probability Law 동전의 앞뒷면 같이 둘중의 하나의 결과로 나오는 binomial한 상황이다. 이때 (nk) (세로로 나열)은 nCk 즉 n개 중에서 k번을 선택하는 경우의 수 이다. 이 경우도 eror, not error 두가지로 나누어지는 예시문제를 통해 알아보자. encoding, decoding과정에서 오류.. 2023. 3. 22. Lecture4-Vector Analysis(3) 벡터 성분 변환 Rectangular, Cylindrical, Spherical 좌표계간에 벡터 변환도 자연스럽게 진행할 수 있어야한다. 위처럼 직교좌표계에서 원기둥, 구좌표계로 변환이되는 것이고 이는 아래와 같은 표로 정리하여 암기하면 효율적이다. 예제를 통해 연습해보면 도움이된다. 직교 좌표계에서의 벡터 표현을 원기둥 좌표계로 바꾸는 과정이다. ρ,Φ,z에 해당하는 공식을 적용하여 변환하는 과정을 볼 수 있다. 미소표현 각각의 좌표계에서 미소길이, 미소넓이, 미소부피 표현을 알아두어야 적분연산을 자유롭게 진행할 수 있다. 직교좌표계에서의 미소표현 원기둥좌표계에서의 미소표현 구좌표계에서의 미소표현 2023. 3. 21. Lecture5,6 - 정렬알고리즘(1) Selection Sort 선택정렬(Selection Sort)은 배열(array)을 정렬할 때 가장 간단한 방법 중 하나이다. 이 알고리즘은 배열을 처음부터 끝까지 반복하면서 가장 작은 값을 찾아서 배열의 맨 앞에 위치시키는 과정을 반복하는 방식으로 동작한다. 이전에 다루었었기 때문에 정렬알고리즘은 간단하게 그림으로 설명하고 넘어간다. SelectionSort Psuedo code SelectionSort(A) // A는 배열 n = A.length // 배열의 길이를 구합니다. for i = 0 to n-1 do // 첫 번째 인덱스부터 끝까지 반복합니다. minIndex = i // 가장 작은 값의 인덱스를 저장할 변수를 초기화합니다. for j = i+1 to n do // i 다음 인덱스부터 끝.. 2023. 3. 20. Lecture1 - Basic Concepts of Probability Theory 머릿말 1주차는 공학도로써 확률변수론이 필요한 이유, 그리고 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따른 확률변수론 수강생이 많아진다는 다양한 주제화 함께 교수님이 가볍게 인사하는 시간을 가졌기에 1주차는 패스하고 내가 선택과목인 확률변수론을 수강하는 이유에 대해 간단히 이야기 하고자한다. 사실 인공지능을 연구하는 사람이라면 통계학이 필수라는 것을 모르는 사람은 없을 것이다. 그러나 머신러닝 공부를 시작하지 않은 사람들은 "통계는 어짜피 컴퓨터가 분석하는거 아닌가?? 내가 왜 공부를 해야하지??"와 같은 생각을 할 수 있다. 나 또한 머신러닝 초보지만 모델을 한번 짜보는 경험을 하면서 많은 것을 느꼈다. 물론 싸이킷런 라이브러리가 기본적인 모델의 구조를 잡아주지만 데이터를 제대로 다룰 수 없는 머신러닝 연구자는.. 2023. 3. 11. Lecture3-Vector Analysis(2) Dot product 이전 수업에 이어서 내적 연산에 대해 알아보았다. 위와 같이 기하학적인 해석으로 내적의 기본 연산을 이해할 수도 있다. 또는 위와 같이 기하학적인 해석을 통해 추가적인 성질도 구해볼 수 있다. Cross Product 외적은 위와 같은 연산으로 결과가 벡터이고 그 방향에 주의를 해야한다. 흔히 아래와 같이 나사를 통해 방향을 기억하곤한다. 방향이 있는 벡터 값이기 때문에 교환법칙이 성립하지 않고 부호가 변한다. (AxB = -BxA) 또한 식에 sin이 있는 것을 통해 같은 벡터 두개를 외적하면 sin0이 곱해져서 0이 된다는 사실도 유추할 수 있다. 해당 사실을 통해 아래와 같은 연산이 가능함을 알 수 있다. 해당 연산의 부호가 헷갈린다면 행렬의 det값을 계산하던것을 기억하여 이.. 2023. 3. 9. Lecture4 - 점화식과 점근적 복잡도 분석 점화식의 이해 점화식이란 어떤 함수(보통 입력 변수를 n등의 미지수로 표현)를 자신보다 더 작은 변수에 대한 함수와의 관계로 표현한 식이다. 병합 정렬 알고리즘을 통해 살펴보자 mergeSort(A[],p,r){ if(p 2023. 3. 8. 이전 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 다음 728x90
