# 뉴턴 방법 ## 개요 **뉴턴 방법**(Newton's Method), 또는 **뉴턴-랩슨 방법**(Newton-Raphson Method)은 비선형 방정식의 근을 수치적으로 근사하는 데 사용되는 대표적인 반복적 최적화 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 주어진 함수 $ f(x) $의 실근(real root)을 빠르게 찾아내기 위해 함수의 접선(tan...
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"Matrix"에 대한 검색 결과 (총 127개)
# 자기장 지향 제어 ## 개요 **자기장 지향 제어**(Field-Oriented Control, FOC)는 영구자석 동기기(PMSM) 및 유도 전동기(IM)와 같은 교류(AC) 전동기의 효율적이고 정밀한 속도 및 토크 제어를 가능하게 하는 고급 제어 기법입니다. FOC는 직류(DC) 전동기와 유사한 방식으로 교류 전동기를 제어할 수 있도록 하여, 높...
# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...
# 고유값 ## 개요 **고유값**(eigenvalue)은 선형대수학에서 행렬과 선형변환의 핵심적인 성질을 설명하는 중요한 개념이다. 주어진 정방행렬 \( A \)에 대해, 특정한 벡터 \( \mathbf{v} \)가 행렬 \( A \)를 곱했을 때 그 방향이 변하지 않고 크기만 스칼라배로 변하는 경우, 이 스칼라 값을 **고유값**(eigenvalue...
# AMD Optimizing CPU Libraries AMD Optimizing CPU Libraries(이하 AOCL)는 AMD 프로세서의 성능을 극대화하기 위해 특화된 고성능 수학 라이브러리의 집합입니다. 이 라이브러리는 과학 계산, 머신러닝, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 분야에서 활용되는 핵심 수치 연산을 최적화하여, AMD 기...
# CHI 제곱 검정 ## 개요 **CHI 제곱 검정**(Chi-Square Test, 카이제곱 검정)은 통계학에서 범주형 변수(categorical variable) 간의 독립성 또는 관찰된 빈도와 기대 빈도 간의 차이를 평가하기 위해 널리 사용되는 비모수적(non-parametric) 가설 검정 방법입니다. 이 검정은 영국의 통계학자 카를 피어슨(K...
# 행렬-벡터 곱셈 행렬-벡터 곱셈은 선형대수의 핵심 연산 중 하나로, 행렬과 벡터를 결합하여 새로운 벡터를 생성하는 수학적 연산입니다. 이 연산은 선형 변환, 컴퓨터 그래픽스, 기계 학습, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 본 문서에서는 행렬-벡터 곱셈의 정의, 계산 방법, 성질, 기하학적 의미 및 실제 응용 사례를 중심으로 설...
# 동시출현 행렬 ## 개요 **동시출현 행렬**(Co-occurrence Matrix)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 사용되는 중요한 데이터 구조입니다. 이 행렬은 특정한 문맥 내에서 두 단어가 함께 등장하는 빈도를 기록하며, 단어의 분포 가설(Distributional Hypoth...
# 의사역행렬 의사역행렬(Pseudoinverse), 또는 무어-펜로즈 역행렬(Moore-Penrose Inverse)은 선형대수학에서 정방행렬이 아니거나 비가역적인 행렬에 대해 일반화된 역행렬을 제공하는 중요한 개념이다. 실제 응용에서 많은 문제들이 정방행렬이 아닌 비정방행렬로 표현되며, 이 경우 일반적인 역행렬을 정의할 수 없기 때문에 의사역행렬은 회...
# 트리카르복실산 회로 ## 개요 **트리카르복실산 회로**(Tricarboxylic Acid Cycle, TCA 회로)는 세포 내 에너지 대사의 핵심 경로 중 하나로, **크렙스 회로**(Krebs Cycle) 또는 **시트르산 회로**(Citric Acid Cycle)라고도 불린다. 이 회로는 유산소 호흡 과정에서 포도당, 지방산, 아미노산과 같은 ...
# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 통계학에서 회귀 분석(Regression Analysis)을 수행할 때 나타나는 핵심 개념으로, 독립 변수(설명 변수)가 종속 변수(반응 변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타냅니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되며, 회귀 계수는 이러한...
# F1 스코어 ## 개요 F1 스코어(F1 Score)는 기계학습과 데이터과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표 중 하나입니다. 특히 **정밀도(Precision)**와 **재현율(Recall)**이 모두 중요한 상황에서 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가하는 데 유용합니...
# 의료 영상 분석 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)은 의료 영상 데이터를 해석하고 질병 진단, 치료 계획 수립, 질병 진행 추적 등에 활용하기 위해 컴퓨터 과학, 수학, 인공지능, 의학 등 다양한 분야의 기술을 통합하여 수행하는 핵심적인 의료기술 분야이다. 최근 디지털 의료 영상 장비의 발전과 인공지능 기술의 급속한 진보에 힘입...
# 거짓 음성 ## 개요 **거짓 음성**(False Negative, FN)은 분류 모델의 예측 결과와 실제 정답 사이의 불일치를 나타내는 중요한 평가 지표 중 하나로, 특히 **이진 분류**(binary classification) 문제에서 핵심적인 개념입니다. 거짓 음성은 실제 긍정 클래스(Positive)에 속하는 사례를 모델이 부정 클래스(Ne...
# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...
# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...
# 큐비트 ## 개요 **큐비트**(qubit, quantum bit)는 양자컴퓨팅의 기본 단위로, 고전적인 비트(bit)의 양자역학적 대응 개념이다. 고전 컴퓨터가 정보를 0 또는 1의 두 상태 중 하나로 표현하는 반면, 큐비트는 **중첩**(superposition) 상태를 통해 0과 1을 동시에 표현할 수 있으며, **양자 얽힘**(entangle...
# 벡터 ## 개요 벡터(Vector)는 수학, 물리학, 공학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 핵심적인 개념으로 사용되는 수학적 객체이다. 직관적으로 벡터는 **크기**(magnitude)와 **방향**(direction)을 동시에 가지는 양으로 이해할 수 있다. 예를 들어, 속도, 힘, 전기장 등은 모두 방향과 크기를 가지므로 벡터로 표현된다. 반면...
# TfidfVectorizer ## 개요 **TfidfVectorizer**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 수치화하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나로, **scikit-learn** 라이브러리에 포함된 클래스입니다. 이 클래스는 텍스트 문서의 집합을 입력으로 받아, 각 문서 내 단어들의...
# 다중 클래스 분류 ## 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 **세 개 이상의 서로 독립적인 클래스**(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세...