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수리과학부
정수론 분야 입문 강좌로 학부생 저학년을 대상으로 한다. 기초 산수와 실수의 대소관계 등 제한적 도구를 활용하여, 수론 현상의 표본이 되는 산술의 기본정리와 상호법칙에 대해 배운다. 정수의 사칙연산을 이용해 나머지류의 사칙연산을 구성한다. 나머지류에서의 일차방정식, 연립일차방정식을 다룬다. 나머지류에서의 일변수 다항방정식을 소개하고, 이차잉여 및 상호법칙에 대해 배운다. 시간이 남으면 나머지류의 일반화와 유한체를 배우고, 고차 상호법칙을 살펴본다. 본 강좌를 성공적으로 이수한 경우 보다 용이하게 현대대수학1, 선형대수학 등의 과목을 이수할 수 있다.
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정수론 분야 입문 강좌로 학부생 저학년을 대상으로 한다. 기초 산수와 실수의 대소관계 등 제한적 도구를 활용하여, 수론 현상의 표본이 되는 산술의 기본정리와 상호법칙에 대해 배운다. 정수의 사칙연산을 이용해 나머지류의 사칙연산을 구성한다. 나머지류에서의 일차방정식, 연립일차방정식을 다룬다. 나머지류에서의 일변수 다항방정식을 소개하고, 이차잉여 및 상호법칙에 대해 배운다. 시간이 남으면 나머지류의 일반화와 유한체를 배우고, 고차 상호법칙을 살펴본다. 본 강좌를 성공적으로 이수한 경우 보다 용이하게 현대대수학1, 선형대수학 등의 과목을 이수할 수 있다.
다시 고등 수학 = 프로그래머, 수학의 뇌를 깨워라!
대학수학 총론 : 교원임용고사 및 각종 수학시험 대비
Landscape of 21st century mathematics : selected advances, 2001-2020
기초정수론
(초등부터 고등까지 수학의 핵심을 꿰뚫는) 수학의 맥점
(예비교사를 위한) 수학내용학 : 이론편.
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이산수학의 기초 =
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수리적 사고와 논리 =
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Student solution manual for Mathematical methods for physics and engineering
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The Ramanujan Journal: An International Journal Devoted to the Areas of Mathematics Influenced by Ramanujan
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张晶 · 2024
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河北理科教学研究 / HEBEI LIKE JIAOXUE YANJIU
Wiryanto, L.H. · 2018
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湖北开放职业学院学报 / Journal of Hubei Open Vocational College
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中小学教学研究 / Teaching Research for Primary and Middle Schools
王岚 · 2023
江苏教育 / Primary School Teaching of Jiangsu Education
Bishop, J.P.; Lamb, L.L.; Philipp, R.A.; Schappelle, B.P.; Whitacre, I. · 2016
Mathematical Thinking and Learning
전선 / 학사
약수와 배수, 합동식, 원시근, 평방잉여, 연분수, 이차체의 대수적 정수를 중심으로 다음 내용을 학습한다 : 약수와 배수, 최대공약수와 최소공배수, 일차부정방정식, 소인수분해, 합동관계와 잉여류, Euler 함수, Frenat 정리와 Euler 정리, 일차합동식, 고차합동식, 원시근, 지수표, 평방잉여와 Legendre 기호, 연분수 (유한,무한), Pell 의 방정식, 이차체의 대수적정수의 특성및 그 응용전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.전선 / 대학원
대수적수 이론의 기초를 대학원생을 대상으로 소개한다. 배경이 되는 환론의 기초 개념인 discrete valuation ring과 Dedekind domain을 학습한다. 대수적수 및 관련 아이디얼의 소인수분해에 대해 학습한다. 이차체의 예시를 학습한다. Class group의 유한성 및 Dirichlet unit theorem을 배운다. 원분체의 기본적 성질을 배운다. 시간이 남으면 이차형식, 타원곡선, 국소체 등을 소개한다. 본 과목을 성공적으로 이수하여 유체론, 보형형식, 타원곡선의 산술 등에 보다 쉽게 접근할 수 있다.전필 / 대학원
본 과목은 행정학 정책학 분야에서 활용되고 있는 통계분석의 기초를 확립하고 양질의 분석능력을 배양하는데 그 목적이 있다. 특히 문제에 대한 이해, 주어진 자료에 대한 기술, 분석 모형의 개발, 자료와 모형간의 연계를 통한 추론의 과정을 명확히 이해하고, 이를 활용한 실제 계량분석이 이루어질 수 있는 경험을 제공하고자 한다. 본 강좌는 기술 통계학, 확률 및 분포, 통계적 추론(빈도주의자와 베이지안 모두 포함), 상관 및 회귀, t-테스트, 분산분석, 그리고 카이제곱검정을 포함한다. 본 강좌는 실제 분석단계에서 발견될 수 있는 사례를 이용하여 수업이 진행될 것이며, 통계패키지를 활용한 실습시간이 제공된다.전선 / 대학원
탄성체의 변형률과 응력을 정의하고, 평형방정식, 적합조건식, 구성방정식, 그리고 경계조건으로 일반적인 탄성체 문제를 정의한다. 평면응력 상태와 평면변형률 상태의 2차원 문제와 비틂을 받는 부재의 해석 이론을 학습하고, 보의 지배방정식을 가상일의 정리와 변분법으로 유도한다. 뿐만 아니라, 부재의 해석이론을 학습하고, 베르누이 빔 및 티모센코 빔의 보 이론을 학습한다. 또한 탄성체의 한 점에서 힘과 모멘트 평형을 만족시키는 미분방정식 대신에 탄성체에 축적되는 변형에너지와 외부에서 주어진 일의 평형을 만족시키는 에너지법에 대하여 알아본다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 학사
시간에 따라 변하는 자연 현상이나 사회 현상은 흔히 미분방정식으로 표현된다. 따라서 이의 해법이나 성질을 아는 것은 자연과학이나 사회 현상을 이해하는데 필수적이다. 본 과목에서는 미분방정식의 기본적인 해법과 성질을 공부한다.전선 / 학사
21세기 들어서 거대 망원경을 이용한 서베이사이언스가 천문학의 주류가 되었다. 방대한 천문 데이터로부터 시그널 프로세싱 및 탐지, 가설 검정, 모델 선택, 노이즈 제거 및 최소화, 비선형 상관관계 파악, 피셔 정보에 바탕을 둔 서베이 설계에 대한 수학적/통계학적인 배경 및 근본적인 원리 그리고 최신 알고리즘을 철저히 학습하고 그 천문학적 응용법을 터득하는 것이 절실히 요구된다. 새롭게 개설되는 “천문정보론” 강좌에서 천문학전공 학부생들은 이러한 심화 교육을 철저히 받아 천문통계의 기초를 다지고 장래 세계를 선도하는 천문학자로서 성장하여 서베이 사이언스를 수행하는 발판을 마련하게 될 것이다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
이 과목의 전반적인 목적은 학생들에게 환경에서의 오염물질들의 이동을 표현하는데 사용되는 개념, 기작 및 모델들에 대한 지식을 제공하는데 있다. 질량이동에 있어서 가장 중요한 두가지 요소는 농도구배 그리고 이동 기작이다. 이 과목에서는 이러한 요소들을 정의하는 방법들이 소개되고 이를 이용한 개념과 모델을 대기-수체, 퇴적물-수체, 토양-대기 사이의 이동현상에 적용하여 본다.전선 / 학사
본 수업에서는 데이터를 이용한 모형의 추론과 예측모형 생성을 배우며, 그 과정을 통해 질문의 구조화, 데이터 수집과 정리, 통계추론, 예측모델링, 의사결정과정의 핵심원리를 배운다. 중급수준의 데이터의 변환, 데이터 정제, 모형적합, 모형선택, 모형진단 등에 대한 기초이론을 배우며, 데이터 실습을 통해 그 과정을 익힌다.전선 / 학사
대수기하학은 유한 개 다항식의 공통 해집합을 공간으로 생각하여 그 공간의 기하학을 공부하는 학문이다. 미분기하학에서 거리를 이용하여 미분방정식을 고려하여 불변량을 얻어내고 공간을 공부하듯이 대수기하학은 대수학과 선형방정식을 이용하여 이를 공부하며, 따라서 미분기하학적 대상을 쉽게 이해하고자 하는 철학을 바탕으로 하고 있다. 대수기하학의 가장 기본이 되는 도구는 공간 위에서 정의된 다항 함수들이 만드는 환 구조와 그 환의 모듈들이다. 주어진 공간에 이러한 환이 정의되는 방식은 여러 가지가 있을 수 있는데 이는 어떤 다항식의 해집합과 그 다항식의 제곱의 해집합이 같기 때문이다. 따라서 대수기하는 공간자체보다는 그 위에서의 함수를 보는 것이 중요하고 이 때문에 학문이 추상적으로 보일 수 있다. 대수기하학개론에서는 이러한 추상적인 대수의 언어와 기하학의 언어의 번역을 배우고, 몇가지 중요한 불변량들, 혹은 그 계산의 방법론을 배운다. 예를 들어 미분기하학의 차트에 해당하는 아핀다양체, 그것의 글루잉인 사영다양체, 토릭다양체 등을 배운다. 대수와 기하적 특성의 사이의 관계는 Nullstellansatz로 설명된다. 모듈의 글루잉에 해당하는 쉬프를 배운다. 핵심적인 불변량인 쉬프의 코호몰로지와, 코호몰로지의 차원의 중요한 계산법인 리만-로크 정리등을 배운다.전선 / 학사
오차분석, 다항식에 의한 보간법, Newton 보간공식, 분수함수와 삼각함수에 의한 보간법, 빠른 Fourier 변환, 스플라인에 의한 보간법, 수치적분법, Peano의 오차표현, Euler-Maclaurin 공식, Gauss 적분공식, Newton 및 유사-Newton 해법, 다항식의 해법 등을 다룬다.전선 / 학사
여러 가지 문제를 컴퓨터로 해결하기 위한 다양한 방법론이라 할 수 있는 알고리즘을 본 과목에서는 소개한다. 특히 알고리즘 분석 기법을 통해 효율적인 알고리즘을 개발하고 이해할 능력을 키운다. 또한 컴퓨터가 풀 수 있는 쉬운 문제와 어려운 문제를 구별하기 위한 NP-complete 이론을 배우며 어려운 문제를 해결하기 위한 근사 알고리즘을 소개한다.교양 / 학사
모든 공학의 기초가 되는 수학의 응용분야로서, 공학에 널리 쓰이는 수학의 제반원리 및 응용을 교육하는 과목이다. 미분방정식, 행렬방정식, 라플라스 변환 및 복수함수의 해석, 편미분 방정식과 푸리에 급수 등 공학전반에 걸쳐 응용에 필요한 수학의 해석 기법을 익힌다.전선 / 학사
학부과정의 물리학에서 많이 사용되는 수학을 공부함으로써, 물리현상을 기술할 때 사용할 때 수학적인 어려움을 극복할 수 있게 한다. 주요내용으로는 이차 상미분방정식, 급수해, 특수함수 등이 포함된다.교양 / 학사
인공지능 시스템이 급격하게 보급됨에 따라 현대 사회는 인간다움이 무엇인가에 대한 답을 그 어느 시대보다 절실하게 요구하고 있다. 그리고 인간의 “의미”에 대한 탐구는 인간다움을 정의하는 데에 있어 대체불가능한 요소이다. 본 강의의 목적은 단순히 오늘날 세상을 형성해 온 가장 영향력 있는 과학, 문학, 철학적 텍스트를 수동적으로 이해하고 암기하는 데에 있지 않고, (i) 이러한 텍스트들에서 제시된 아이디어가 어떻게 반박되거나 수정/대체되었는지, (ii) 의미에 대한 지배적인 서사가 변화하는 과정이 현재 우리가 살고 있는 사회와 문화에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대해 비판적으로 사고하고 능동적으로 생각할 수 있는 지적 역량을 갖추는데 주안점을 둔다.전선 / 학사
본 강좌는 딥러닝 등 기계학습 기반 인공지능 및 관련 분야에 관심있는 수강생을 대상으로 하는 학부 교과목으로 인공지능 분야의 핵심이 되는 기계학습의 개념 및 응용을 소개하고, 주요 기계학습 알고리즘 및 모델들에 대해 학습한다. 과제 및 프로젝트를 통해 최신 기계학습 기법의 심층적 이해와 실제 구현 기회를 부여한다. 주요 내용으로는 학습이론, 선형모델 (선형회귀, 선형분류, Logistic 회귀), Support Vector Machine, 인공신경망, 순차모델, 기초 딥러닝 모델 (MLP, CNN, RNN), 앙상블 학습 등을 포함한다. 선수과목: 데이터구조 혹은 알고리즘, 선형대수, 확률변수, 프로그래밍 방법론