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"근사"(으)로 총 346건 검색되었습니다.

Step3. 수학으로 예보 정확도 높인다! ‘자료 동화’수학동아 l2019년 06호

볼 수 없습니다. 또 나비에-스토크스 방정식을 바탕으로 만든 예보 모형도 어디까지나 근사해를 얻는 방식이니 오차가 있을 수밖에 없죠. 하지만 가만히 두고 볼 수학자들이 아닙니다! 수학에는 예보 모형의 정확도를 높일 수 있는 ‘자료 동화’가 있거든요. 자료 동화란 모든 관측자료를 활용해 ... ...

[맛있는 수학] 솔로몬의 햄 샌드위치 정리수학동아 l2019년 06호

정리로 답을 찾을 수 있어요. 그 다음 잘린 3장의 팬케이크를 2차원 평면에 대응하면 근사적인 답을 얻을 수 있죠. 집합에서도 쓸 수 있다 그런데 이런 햄 샌드위치 정리는 물체에만 쓸 수 있는 게 아니에요! 이산수학에서는 집합을 정확히 반으로 나눌 때도 햄 샌드위치 정리를 활용해요. 아래 ... ...

포켓몬 몸집의 물리학 피카츄는 뚱뚱할까, 날씬할까?과학동아 l2019년 06호

키가 1.5m, 몸무게가 40kg으로 호리호리한 편이다. 포켓몬들은 몸무게가 키의 제곱과 근사적으로 비례하므로 사람처럼 키가 클수록 날씬해 보인다.   글. 김범준서울대 물리학과에서 이학박사를 받았으며, 현재 성균관대에 재직 중이다. 한국복잡계학회 회장을 역임했으며, 저서 ‘세상물정의 ... ...

지구를 위한 수학수학동아 l2019년 06호

찾는 효율적인 알고리듬을 모르는 ‘NP-완전 문제’이기도 합니다. 그래서 수학자들은 근사해를 구할 수 있는 알고리듬을 찾아 생태계 보전을 위한 집합 덮개 문제를 풀고 있습니다. 2018년 3월, 레기스 사바딘 프랑스 툴루즈대학교 응용 수학 및 컴퓨터 과학 연구팀은 미국 플로리다의 관련 연구 ... ...

[알고리듬 시그널] 해밀턴 회로 문제를 푼다! 백트래킹 알고리듬수학동아 l2019년 05호

다른 알고리듬에 비해 다소 시간이 많이 걸린다는 단점이 있지만, 해가 있는 문제라면 근사해가 아닌 확실한 답을 찾을 수 있다는 강점도 있지요. 간단한 해밀턴 회로라면 직관적으로 답을 찾을 수도 있지만 회로가 복잡해질수록 정확한 해와 해의 개수를 알기는 어려워요. 이때 백트래킹 기법을 ... ...

[알고리듬 시그널] 시각은 용납하지 않는다! 집합 덮개 문제수학동아 l2019년 04호

마음에는 안 들지만 견우 녀석이 잘 하는지 신경쓰여서 지켜보게 되네요. 앗, 그런데 사각지대로 들어간 건지 견우가 사라졌어요! 알고리듬도 모르는 사람이 CCTV를 설치했 ... 최적해에 가까운 답을 찾아서 쓰고 있어요. 그럼 모든 조합을 따지지 않고 근사해를 찾는 방법을 알려드릴게요 ... ...

[알고리듬 시그널]가장 많이 쓰이는 클러스터링 알고리듬, κ-평균 클러스터링수학동아 l2019년 03호

알고리듬은 쓰임이 다양해요. 클러스터링 알고리듬은 ‘클러스터링 문제’를 해결하는 근사 알고리듬이에요. n개의 점이 2차원 평면에 있을 때, 점 사이 거리를 고려해 k개의 집합으로 나누고 각 집합의 중점을 찾는 문제죠. 이때 가장 큰 집합의 지름이 최소가 되도록 점을 선택하는 것이 ... ...

우주의 특별한 공간, 블랙홀과학동아 l2019년 03호

’로 불리는 것이다. 일반상대성이론에서 블랙홀은 항상 물질을 흡수하는 물체였지만, 근사적 양자효과를 고려하면 열복사에 의해 입자를 방출하기도 한다는 놀라운 결과였다.하지만 여전히 해결하지 못한 블랙홀의 미스터리도 있다. 그중 하나는, 열역학에서 엔트로피는 시스템의 부피에 ... ...

[알고리듬 시그널] 완벽한 답을 찾기 어려울 땐 근사 알고리듬수학동아 l2019년 02호

있을 때 ‘비슷한 것’들을 묶어 집합으로 분류하는 작업으로, 클러스터링 문제는 근사 알고리듬의 한 종류예요. 데이터의 수가 많으면 정보를 일일이 비교하기 힘드니 어떤 기준을 정해서 분류하는 것이 좋아요. 한 방법으로 아래 그림과 같이 데이터를 점으로 표현해 평면에 나타낼 수 있죠. 예를 ... ...

part 4. 무한히 많은 도시 여행하기수학동아 l2018년 12호

알고리듬 분야에서 획기적인 발견을 했습니다. 여행하는 외판원 문제의 비대칭 상황에서 근사 알고리듬을 만든 것이지요. 스벤손 교수팀은 최적 해의 5500배 비용이 드는 알고리듬을 만들었습니다. 즉 어떤 도시들을 도는 데 최저 비용의 5500배 이내로 도는 방법을 빠르게 찾을 수 있는 효율적인 ... ...

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