수치해석 11강 - 이분법과 증분법의 차이 이해하기

이분법을 콘솔 디버깅을 통해 분석하고 증분법과의 차이를 이해한다. 알고리즘이 적용될수록 오차율이 낮아지는 원리를 통해 반복횟수와 컴퓨팅 파워의 관계를 이해한다. 새로운 알고리즘인 가위치법을 이해한다.

수치해석 12강 - 이분법과 가위치법 비교를 통한 에러분석

닮은 꼴 삼각형의 특성을 활용하여 가위치법의 근을 계산하는 방법을 유도한다. 코딩을 통해 가위치법을 구현한다. 기존의 근과 새롭게 찾은 근을 통해 에러율을 계산하고, 이를 통해 유사 근을 찾아가는 방법을 살펴본다.

수치해석 13강 - Newton Raphson 방법을 통한 개방법 이해하기

순간변화율을 기울기로 갖는 직선과 y=0과의 교점(근)을 구하여 에러율을 줄여 근사근을 찾아가는 Newton Raphson 메서드를 학습하고 유도한다. 구간법과 개방법의 차이를 이해한다.

수치해석 14강 - Newton Raphson 방법과 Secant method 차이점 이해하기

미분을 사용하지 않고 근소한 거리 차이의 가지는 두 점을 통해 근을 구하는 Secant method를 이해한다.

수치해석 15강 - Curve Fitting (곡선접합)과 기계학습의 관계를 이해하기

주어진 데이터를 통해 곡선 접합 함수를 추정하는기계 학습을 이해한다. numpy의 polyfit, polyval 메서드를 통해 곡선 접합 함수를 추정함으로, 곡선 접합(Curve Fitting)의 원리를 이해한다.