(오늘 배운 내용)

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도수분포준비

반복 200

{

X = 'a,b'

do 50 X 표 집

}

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window ttgraph.gif ; for i=0 to 100 { ary_i=0 }

약속 표 { n = yc+50 ; ary_n = ary_n +1 ; tt blue ; move ary_n,0 }

약속 앞 { move 1, 1 } ; 약속 뒤 { move 1, -1 } ; 거북 -50,0 ; move 50,50 ; 거북 -50, 0; move 50, -50; tt ; tt -50,0;

점 v_1 { 자유점 ; -59, 0 ; black,5 ; #3BB9FF, 8 } ; 점 v_2 { 자유점 ; -50, 0 ; black,7; #3BB9FF, 8} ; 점 v_3 {선위점;v_1,v_2, 0, 0; yellow, 9; blue, 8 } ; 점 v_4 {중점;v_1,v_3;blue,7;lightgray,8} ; 점 v_5 {수직점;v_2,v_2,v_3;gray,4;lightgray,8} ; 점 v_6 {교점;v_5,v_2,v_4,v_4,v_3;gray,4;lightgray,8} ; 원 f_1 {반지름;v_4, v_3; ; ; red} ; 선 e_1 {선분;v_1,v_2;;;red}; 선 e_2{선분;v_5,v_2;;;yellow} ; 점 v_4, name ; 점 v_5, name ; 점 v_6, name ; 점 v_7 {작도점;v_3,v_3,v_2,v_6;red,2; red,8} ; 점 v_7,name; trace v_7,on; 점 v_8,-72,-56 ; 점 v_9,-72,-66;

이름 v_8 { '점 2의 좌표 (-50,0) : 점 1의 좌표 (-59,0) ' ; red ,1 } ; 점 v_10, -102,69; label v_10 { '점_3 을 마우스로 끌면 점 7은 자취를 담는 포물선을 그림' ; blue, 1 }

이름 v_9 { '점 7의 자취곡선은 ' , $ y^2 = 9x \thicksp 즉 \thicksp y= 3 \sqrt{x}$; blue,1}

반복 250 { tt random ; do 50 ' 앞, 뒤 ' 표 ; tt -50, 0 }

@ 반복 250 { do ([#random]) 50 ' 앞, 뒤' 표 ([-50#0]) } @

@ 점_3 을 마우스로 끌면 점_7 은 거북자취를 담아내는 포물선을 그립니다 @

@ 4개 표본의 평균으로 도수분포 그래프를 만들면 표준편차가 반으로 준다 @

버튼 push() { ' 4개 표본의 평균으로 만들기 ' ; -10,60 }

함수 push() { logo ; window ttgraph.gif ; point v_1, 110,0 ; point v_2, 110,0; point v_3, 110,0; point v_4, 110,0; point v_1, noname; point v_2, noname; point v_3, noname; point v_4, noname; for i=0 to 100;arx_i = 0; arz_i=0;next; ary_1=0; ary_2=0; ary_3=0; ary_4=0;거북 -50, 0; move 50, 50; 거북 -50, 0; move 50, -50; tt gray; 거북 -50, 0; move 50, 0;

반복 80 { for i=1 to 4 ; pu ; tt -50,0 ; do 50 ' 앞 , 뒤 ' ; point v_i, 0, yc ; n=yc + 50 ; arz_n=arz_n+1; pd ; tt blue; move arz_n, 0; ary_i=yc; next; n = 50 + int( 0.25*( ary_1 + ary_2 + ary_3 + ary_4) ) ; tt 0, n-50 ; arx_n = arx_n + 1; tt black; move -2*arx_n, 0; } ; 점 v_10, -104,69; label v_10 { '4개 값의 평균으로 도수분포를 만들면 표준편차가 반으로 준다' ; blue, 1 } }

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슈뢰딩거의  법칙.

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쌓기나무준비

ㄱ

window normalcurve.gif @ 면 m : (길이##) m , (각#) m @

k=0.00048 ; oldv=1 @ (dx ## dy) m : x , y 증가량 @

tt -105,-19 ; do (3##) m @ 맨 처음 평평한 기준면을 만듦 @

for i=1 to 20 { @ i 가 1 부터 20 까지 변하면서 @

newv = com(20,i) @ 20 개 중 i 개를 뽑는 경우 값 @

do ( 10 ## k*( newv-oldv ) ) m

oldv=newv

}

move nets,-103,-19; head nets,0,-83;

ㄴ

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가우스 정규분포, 표준편차 68 95 99.7

벡터는 가자 5, 가자 7 등으로 표현할 수 있다.

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도수분포준비

move 30, -40

tt 30, 20

move 30, -40

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크기와 방향만 같으면 다 같은 벡터, 고로 위 그림은 같은 벡터이다.

확률과 통계 : 순열과 조합 등등

컴퓨터 사이언스를 배우는 아이들이 대부분 부전공을 함. 이것이 확률과 통계.

앞으로 공인인증서가 없어질 것임. 홍채인식이 생김.

지문이라는 건 죽은 사람 손가락 잘라서 해도 되지만, 홍채는 안 그럼.

그러므로 생체신호로 접근해야 하는데, 드론 등이 활성화되면 보안이 매우 중요

양자통신을 배울 것. 그러므로 교수님의 답은 확률과 통계다.

데이터 사이언스가 각광을 받으므로, 결국에는 확률적인 분석을 할 수밖에 없다.

복수전공을 할 것

데이터 분석, 머신러닝 등이 확률 분석이기 때문에 수학을 못하면 안됨.

옛날에는 컵라면만 먹고 시간투자만 하면 되지만 이제는 수학이 매우 중요하다.

지금 세상이 바뀌고 있다. 절대 컴퓨터 공학과 가지 마라.

지금 당장 뇌파가 인기가 없는 이유는 너무 어렵다는 편견 때문이다. 전자파로 인해서 뇌파도 변하므로 조심할 것. 그러므로 홍채인식이 각광을 받을 것이다. 그래서 내가 하고 있는 것이 아이트래커인데, 이를 이용해서 너네가 조는 걸 알 수 있다. 너네가 딴짓을 하는지도 분석이 가능.

기계 학습을 이용해서 스팸메일을 걸러낸다. (베이지안 스팸 필터)

컴퓨터 공학과나 가서 게임 만들고 컵라면 먹으면 아주 피곤한 삶이 됨.