전체 글31 [수치해석] 4강 | Optimization 지금까지는 방정식에서 f(x) = 0을 만족하는 근을 찾는 Root Finding 방법을 살펴봤다.이번에는 함수의 값이 가장 크거나 가장 작아지는 지점을 찾는 Optimization, 최적화에 대해 알아본다.📌 이번 장의 주요 내용① Optimization이란 무엇인가?② Root Finding과 Optimization의 차이③ Minimum과 Maximum 판별④ 1변수 최적화와 다변수 최적화⑤ Local Optimum과 Global Optimum⑥ Golden-Section Search⑦ Parabolic Interpolation⑧ Python의 minimize_scalar⑨ Newton's Method를 이용한 최적화⑩ 다변수 최적화와 scipy.optimize.minimize01. Optimiz.. 2026. 10. 8. [수치해석] 3강 | Roots: Open Methods 수치해석 — Roots: Open Methods이전 내용에서는 Bisection Method와 False-Position Method처럼 근이 존재하는 구간을 먼저 설정하고 그 범위를 좁혀가는 Bracketing Method를 살펴봤다.이번에는 근을 반드시 특정 구간 안에 가두지 않고, 하나 또는 두 개의 초기값에서 반복 계산을 시작하는 Open Method를 알아본다.📌 이번 장의 주요 내용① Bracketing Method와 Open Method의 차이② Simple Fixed-point Iteration③ Fixed-point의 수렴과 발산④ Wegstein Method⑤ Newton-Raphson Method⑥ Secant Method⑦ Modified Secant Method⑧ Brent Me.. 2026. 10. 1. [수치해석] 2강 | Roots & Bracketing Methods 이번 장에서는 비선형 방정식의 근(Root)을 수치적으로 찾는 방법에 대해 알아본다.📌 이번 장의 핵심① 방정식의 근(Root)이란?② 근이 존재하는 구간은 어떻게 찾을까?③ Incremental Search④ Bisection Method⑤ 오차와 종료 조건⑥ False-Position Method01. 방정식의 근(Root)이란?함수에서 다음 조건을 만족하는 x를 근(Root)이라고 한다.f(x) = 0예를 들어 2차방정식은 근의 공식을 이용해 해를 구할 수 있다. 하지만 복잡한 고차방정식이나 비선형 방정식은 간단한 공식만으로 근을 구하기 어려운 경우가 있다.ax5 + bx4 + cx3 + dx2 + ex + f = 0이러한 경우 컴퓨터를 이용해 값을 반복적으로 계산하면서 실제 근에 가까운 값을 찾.. 2026. 9. 27. [수치해석] 1강 | Roundoff Error와 Truncation Error 이번 강의에서는 수치해석에서 발생하는 주요 오차의 종류와 오차를 정량적으로 표현하는 방법,컴퓨터의 숫자 표현 방식, Taylor Series를 이용한 Truncation Error 분석, 그리고 Numerical Differentiation의 Forward / Backward / Centered Difference를 다룬다.1. 수치해석에서 왜 오차가 발생하는가?공학 문제에서는 해석적인 방법으로 정확한 해를 구할 수 없는 경우가 많다. 따라서 Numerical Method를 사용하여 실제 해에 가까운 근사값(Approximation)을 구한다.오차원인핵심Roundoff Error컴퓨터의 유한한 숫자 표현컴퓨터 표현의 한계Truncation Error수학적 절차를 근사식으로 대체수학적 근사의 한계Numer.. 2026. 9. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
