공부한 것 (10) 썸네일형 리스트형 Multivariate Calculus - 3 Maclaurin Series - 함수 f(x)의 x=0 지점에 대한 모든 정보를 알고 있을 때, 이를 통해 함수 전반의 모양을 예측할 수 있다. Taylor Series - Maclaurin Series의 확장? 일반화? 느낌인 것 같다. - Maclaurin Series가 x=0을 기준으로 하였다면, Taylor Series는 특정되지 않은 (any) 지점 x=a의 모든 정보를 안다면 이를 통해 함수 전반의 모양, 혹은 값을 예측할 수 있다는 것. Multivariate Taylor Series - 변수가 2개일 때도 Taylor Series를 활용하여 함수 전반의 예측치를 도출할 수 있다. 수학을 넘나 오랜만에 공부하는 느낌이라, 고등학교 수학 생각이 나면서도 그를 넘어선 느낌일 날 때면 어렵게 느.. Multivariate Calculus - 2 Newton-Raphson Method - 비선형 방정식의 근사해를 구할 때 사용 - 수치해석 알고리즘 - 아래 수식 (어떻게 작성하는지 몰라서... 공부할 때 필기한 것을 캡쳐했다)을 iteration 하여 근사치를 구하는 것으로 이해하였다. Lagrange Multipliers - 라그랑즈 네곱수 정리를 기반으로. * 모든 자연수 n에 대하여, n = a**2+b**2+c**2+d**2 만족하는 음이 아닌 정수 a,b,c,d가 존재한다. * Lambda가 Lagrange Multiplier. Multivariate Calculus - 1 번역하면 다변량 미적분... 정도가 되려나? 복습과 공부가 동시에 이루어지고 있다. 고등학교 수학이 떠오르는 중. derivative - 도함수: 함수를 미분하여 얻은 함수. 접선의 기울기를 구할 때 많이 이용. 같은 개념을 잊고 있었다가 다시 복습하는 느낌이다. Jacobian - 여러 변수가 들어간 함수의 각 변수의 도함수를 열벡터로 나타내는 것. will return a vector pointing in the direction of steepest slope of this function. the Jacobian is simply a vector that we can calculate for each location on this plot which points in the direction of.. 선형대수 - 4 1. Gramian Angular Field Gramian Angular Field — pyts 0.11.0 documentation Gramian Angular Field — pyts 0.11.0 documentation Note Click here to download the full example code Gramian Angular Field A Gramian Angular Field is an image obtained from a time series, representing some temporal correlation between each time point. Two methods are available: Gramian Angular Summation Fi pyts.readthedocs.. 선형대수 - 3 vector space : 벡터 공간 벡터 집합이 존재할 때 해당 벡터들로 구성할 수 있는 공간 basis : 벡터 공간을 생성하는 선형 독립인 벡터들 서로 선형 독립이 아닌 벡터들은 기저가 될 수 없다. not linear independent : 벡터 사이에 선형 관계가 존재하여 상호 의존적으로 서로 간에 표현이 가능하다. subspace : 벡터 공간의 일부분 ex) 3차원 벡터 공간에서 선, 면은 부분 공간 span W=span(S) 벡터 공간 V의 두 basis(기저) 벡터 집합을 S라 하고 S에 속한 기저 벡터들로 구성되는 부분 공간을 W라 할 때, S는 부분 공간 W를 span한다. row space : 행벡터로 span 할 수 있는 공간 column space : 열벡터로 span 할 수 .. 선형대수 - 2 inner product : 내적 벡터와 벡터의 내적 결과 = 스칼라 = u·v = u1v1 + u2v2 + ... + unvn = u^Tv 내적을 구할 때 한 행렬의 전치행렬과 나머지 행렬을 벡터곱 시켜 구할 수 있다. numpy.inner(arr1, arr2) 로 구할 수 있다. 백터의 길이 및 백터 간 관계 파악이 가능하며 두 벡터 사이 각도 역시 추정 가능하다. -> 내적 연산으로 두 벡터 수직 여부 판단 가능 if numpy.inner(arr1, arr2) > 0: degree_between_arr1_arr2 9.. 이전 1 2 다음
