Tasha's devlog

https://www.youtube.com/watch?v=uQhTuRlWMxw&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&index=7 "To ask the right question is harder than to answer it."— Georg Cantor - 진실로 질문이 정확해야 답이 더 쉽게 나오니깐.- 오랜만에 들어서 기억이 날 지 모르겠다..ㅎ [선형 방정식계 Linear stystem of equations]- 선형대수는 공간의 조작으로 생각할 수 있게 하기 때문에 매우 유용함. => 선형대수는 어떤 방정식계이든 해결할 수 있음. - 방정식계(systems of equations): 미지수인 변수 리스트와 변수들과 관련된 방정식의 리스트를 가졌을 때를 의미함..

https://www.youtube.com/watch?v=Ip3X9LOh2dk&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&index=6 "The purpose of computation is insight, not numbers."- Richard Hamming “계산의 목적은 숫자가 아니라 통찰이다.”또는“계산의 목적은 통찰이지, 단순한 숫자가 아니다.” - 오늘의 문장임. 계산의 목적이 결국 쉽게 이해하게 돕기 위한 수단인데.. 너무 반전되어 있다.. - 학창시절에 수학을 하긴 하면서도.. 버렸던 이유가 이해와 계산은 별개였기 때문이다. - 어제 시간이 떠서 한 번 들었는데.. 여러 번 들을 수록 이해가 잘 되서 지금 들으면서 정리하려고 한다. [determinant,..

https://www.youtube.com/watch?v=rHLEWRxRGiM&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&index=5 Lisa: Well, where’s my dad?Frink: Well, it should be obvious to even the most dimwitted individual who holds an advanced degree in hyperbolic topology that Homer Simpson has stumbled into… (dramatic pause) the third dimension. Lisa: 음, 우리 아빠는 어디 계세요?Frink: 음, 고차원적인 위상수학(하이퍼볼릭 토폴로지)에 정통한 사람이라면, 아무리 멍청한 사람이..

https://www.youtube.com/watch?v=XkY2DOUCWMU&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&index=4 "It is my experience that proofs involving matrices can be shortened by 50% if one throws the matrices out."— Emil Artin "내 경험에 따르면, 행렬을 사용하는 증명은행렬을 없애버리면 50%는 줄일 수 있다."- 에밀 아르틴 - 오늘의 시작 문장은 이것이다. 그니깐.. 문제는 행렬이야.. - shear: 다시 밀어버리는 것 => 이러면 다시 선형변환임. - *다소 헷갈려서 아래에 추가했음. - 단순한 회전과 shear 와는 다름. -> 두 개의 선..

*elice 강의안 ##### 정규 분포 평균 분산import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom elice_utils import EliceUtilselice_utils = EliceUtils()# 랜덤 값 고정np.random.seed(0)# 정규 분포 파라미터 설정mean = 2std = 1# 정규 분포 샘플링n_samples = np.random.normal(mean, std, 1000)count, bins, ignored = plt.hist(n_samples, 20, density=True)# Plot the distribution curveplt.plot(bins, 1/(std * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bi..

*elice 강의안 =============> 확률문제도 기억이 안 나..문제 요약:박스 안에 숫자 공들이 있음:‘1번’이 적힌 공: 5개‘2번’이 적힌 공: 3개주머니:1번 주머니: 까만 구슬 7개, 흰 구슬 3개2번 주머니: 까만 구슬 4개, 흰 구슬 6개절차:박스에서 무작위로 공 하나를 꺼냄 (1번 또는 2번이 적혀 있음)그 번호에 해당하는 주머니에서 무작위로 구슬을 하나 꺼냄→ 이때, 꺼낸 구슬이 흰색일 확률은?​=> a+b = 113 베이지안 확률 계산 - 중복제거를 잊으면 안 됨 set()import numpy as np# 집합 A, B 설정A = [1, 2, 3, 4]B = [2, 4, 6, 8, 10, 12]# prior 계산 함수P_A = len(A)/len(set(A+B))P_B..

*elice 강의안- 일단 앞 파트 완벽하게 이해 안됐는데.. 그때까지 미룰 수는 없으니깐 우선 끝내자 - p보다 약간 큰 것의..기울기..?- 진짜 설명 너무 못 함.- 접선의 기울기와 평균 기울기를 가깝게 만드는 것 - 곱셈과 덧셈에 닫혀 있음. - h에 속미분이 나온대.... 돌겠네..[편미분] - [x 미분 값, x] 가 답임..[다항 함수 미분]- 미분 너무 오랜만인데.. 함수 쓴 거랑 직접 수식 쓴 값이랑 비교하는 코드임.import numpy as npimport sympy from sympy import *# sympy 변수 설정x, y = symbols('x y') # f(x) 함수 초기화sym_f = sympy.expand((x-2*y)**2)print("Before differen..

* elice강의안[선형변환] [행렬분해]

*elice 문제랭크를 활용한 선형 방정식행렬 A의 랭크는 column spaces의 기저를 의미합니다. 이러한 랭크는 선형 방정식 Ax=b의 해의 종류를 판별할 때 사용되기도 합니다.이번 실습에서는 선형 방정식 Ax=b를 풀어 해의 존재 여부를 판별하고 존재 한다면 그 해를 구합니다.주어진 선형 방정식은 아래 수식을 만족합니다.Ax1​=bx1​=[1,0,0]T - 아래가 코드인 건데.. 솔직히 활용도나 왜 쓰는 지가 전혀 이해되지 않음. import numpy as npimport scipyimport scipy.linalg# A,b 초기화A = np.array([[1, 2, 3],[2, -1, -1], [3, 1, 2]])b = np.array([[1],[2],[3]])# 유일한 해를 갖는지 확인r..

https://www.youtube.com/watch?v=kYB8IZa5AuE&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&index=3 이번에는 엘리스 해당 파트 듣기 전에 이걸 먼저 듣고, 넘어가보려고 한다. Unfortunately, no one can be told what the Matrix is. You have to see it for yourself. — Morpheus (Surprisingly apt words on the importance of understanding matrix operations visually.) - 매트릭스 영화에서 나온 대사인 건데.. ㅎ 진짜 꼭 시각적으로 봐야 한다. 안 그러면 이해가 안돼.. 일단 나는.. - 그냥 외우지 말..