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AI를 위한 필수 수학
book

AI를 위한 필수 수학

by 할라 넬슨, 안민재
August 2024
Beginner to intermediate
640 pages
14h 53m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from AI를 위한 필수 수학
535
Chapter 13 -
인공지능과 편미분 방정식
13.2.2
편미분 방정식의 파라미터
모델을 위해 쓰는 편미분 방정식에는 일반적으로 파라미터가 포함된다. 이러한 파라미터는 모델
링하는 물리적 시스템의 속성과 관련이 있다. 예를 들어 열 방정식은 다음과 같이 쓸 수 있다.
,,u xt u xt
t
Va=
vv
QQ
VV
열 방정식에서 파라미터
a
는 확산 계수
diffusion
coefficient
이며 이는 확산되는 물질의 특성과 확산
되는 매질의 특성에 따라 달라지는 물리 상수다. 우리는 보통 이런 값을 실험에서 나온 참조표
를 통해 얻는다. 이 값은 특히 공학 애플리케이션에서 매우 중요하다. 현실을 수학 방정식으로
모델링할 때는 실제 실험 또는 관찰 데이터에서 도출된 파라미터 값을 사용해야 한다. 하지만
실험 및 관찰 데이터는 일반적으로 불확실하며 누락된 값이나 불명확한 이상치
outlier
가 포함되
어 있으므로 어려움을 겪게 될 수 있다. 고가의 실험 장비 (
대형 강입자 충돌기 등 )가 필요
하거나 더 질이 좋은 데이터를 얻는 것이 불가능할 수도 있기 때문이다. 따라서 실험, 관측, 컴
퓨터 시뮬레이션을 통해 접근 가능한 다른 변수의 값을 기반으로 간접적인 방법을 사용하여 파
라미터 값을 찾아야 한다. 기존에는 이러한 파라미터 값 중 상당수가 원하는 결과에 맞게 ...
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