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"숫자"(으)로 총 2,096건 검색되었습니다.
- Part 2. 난수의 컴퓨터 시대수학동아 201603
- 주기가 약 230이면 230개의 숫자는 무작위로 나타난다는 것이다. 230개, 적어도 10억 개의 숫자가 나타난 뒤 반복되는 것이니, 난수로 쓸 만하지 않을까?이 알고리즘은 단점이 있지만 계산 속도가 충분히 빨라서 정교한 수준의 난수가 필요하지 않는 분야에서 많이 쓰인다. 현재 컴퓨터 프로그램에는 ... ...
- 새와 공룡 너무나 닮은 우리 사이수학동아 201603
- 판단했어요. 지금은 더 객관적으로 비교하기 위해 통계학적 기법을 써요. 생물의 특징을 숫자로 나타내 컴퓨터에 입력하고, 그 결과로 유연관계가 얼마나 가까운지를 수치로 판단할 수 있답니다. 과거 농경 사회에서는 가난이나 질병 때문에 유아의 사망률이 높았습니다. 그래서 자식을 많이 낳아 ... ...
- [재미] 파이송 작곡 도전기수학동아 201603
- 도음인 ‘미’라면 미를 사용하는 코드들을 다양하게 쓸 수 있게 된다. 새로운 방법은 각 숫자당 하나의 코드만 선택할 수 있던 이전 방법보다 코드를 다채롭게 쓸 수 있어 음악적인 선택의 폭이 넓어진다. 새로운 아이디어를 얻은 기자는 신이 나서 작업을 진행해 나갔다. 5일 동안 열심히 작업한 ... ...
- Intro. 실험동물 입양 프로젝트어린이과학동아 201603
- 난 ‘095021’이라고 해. 내 이름이 왜 숫자로 돼 있냐고? 왜냐하면 나는 대형병원의 실험동물이거든. 귀를 보면 이름이 잉크로 적혀 있단다. 그런데 실험동물이 뭐냐고? 지금부터 실험동물들의 이야기를 들려 줄게.▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 실험동물 입양 프로젝트Part 1. 사람과 과학을 위한 ... ...
- [가상인터뷰] 침팬지도 친구를 믿는다!어린이과학동아 201603
- 긴 막대기를 이용하거나 바닥에 상자를 쌓아 올리기도 해요.특히 단기기억력이 좋아서 숫자 순서 맞추기 퍼즐은 대학생보다 빨리 풀기도 했어요.닥터 그랜마 : 너희도 친구끼리 서로를 믿고 있니?침팬지 : 위험한 자연 속에서 살아남기 위해선 서로를 믿는 것이 무척 중요해요. 하지만 이건 생각보다 ... ...
- [Knowledge] 러닝 머신에 올라간 동물들과학동아 201603
- 수 있었다. 연구팀이 혈액 샘플을 채취해 혈구 수치를 쟀더니, 산소를 운반하는 적혈구의 숫자가 증가해 있었다. (열심히 훈련에 임한 도마뱀 선수들에겐 미안하지만) 도마뱀의 사지도 해부했다. 근섬유가 비대해져 있었다.단거리 선수들은 속도가 전혀 빨라지지 않았다. 그러나 이들 역시 사지의 ... ...
- Part1. 난수, 넌 누구니?수학동아 201603
- 숫자를 기록하면 난수표를 만들 수 있다. 또한 원판이 돌아갈 때 빛을 비춰 보이는 숫자를 하나씩 기록하는 방법을 이용하기도 했다. 동전의 앞면과 뒷면을 각각 1과 0으로 두고 나오는 면의 수열을 나열해도 이진법 난수표를 만들 수 있다.이런 물리적인 방법 외에 기존의 다른 표를 이용하는 수도 ... ...
- [지식] 매스미디어_라플라스의 마녀수학동아 201603
- 교수에게 겐토가 회복할 당시의 영상을 보여줬다. 겐토는 주사위를 던졌을 때 어떤 숫자가 나올지 미리 맞히는 테스트를 하고 있었다. 놀랍게도 겐토는 주사위가 멈추기 전에 모두 정확하게 맞혔다.우하라 박사는 겐토가 주사위 주변에서 일어나는 모든 물리적인 현상을 읽었기 때문이라고 ... ...
- [재미] 양손잡이 위상수학자수학동아 201603
- 바닥에 있는 막대기를 들어 절벽에 숫자 64를 쓰자 공간이 흔들리며 거대한 파도가 밀려들어왔다.“조심해요!”멀리서 오던 파도는 해안선에 가까이 올수록 더욱 거세졌다. 무섭게 달려오던 파도는 결국 눈꽃송이처럼 뾰족뾰족한 프랙탈 구조의 해안선을 집어 삼켜버렸다. 해안선은 감쪽같이 사라져 ... ...
- Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 201603
- 는 알파고1을 이길 최선의 전략을 찾게 한 것이다. 이런 대결을 100만 번이나 했다.김 숫자는 어마어마해 보이지만, 시간이 더 많이 걸린 것은 기보를 보며 학습하는 과정이다. 학습에 3주나 걸렸다.한 그 정도면 빨리 학습한 것이다. 한때는 너무 학습 속도가 느려서 딥러닝이 사장될 뻔 했다.준 ... ...
