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강의목록
수치해석 및 시뮬레이션에 대한 이론 강의 및 R을 이용한 각종 구현 기법 실습
- 01.강의 개요
- 02.R 개요
- 03.설치
- 04.기본적 사용법
- 05.기본적 사용법 실습
- 06.Useful Tips 1
- 07.Useful Tips 2
- 08.조건문, 반복문, 벡터 기반 프로그래밍
- 09.조건문, 반복문, 벡터 기반 프로그래밍 실습
- 10.다양한 데이터 입출력 방법
- 11.다양한 데이터 입출력 방법 실습
- 12.사용자 정의 함수 설계
- 13.사용자 정의 함수 설계 실습
- 14.함수 설계 고급 기법
- 15.함수 설계 고급 기법 실습
- 16.디버깅 기법
- 17.디버깅 기법 실습
- 18.그래픽 기초
- 19.그래픽 기초 실습
- 20.데이터 구조
- 21.데이터 구조 실습
- 22.고급 그래픽기법
- 23. 고급 그래픽 기법 실습
- 24.수치적 정밀도
- 25.해찾기 1: Fixed-point Iteration
- 26.해찾기 1: Fixed-point Iteration 실습
- 27.해찾기 2: Newton-Raphson
- 28.해찾기 2: Newton-Raphson 실습
- 29.해찾기 3: Secant Method
- 30.해찾기 3: Secant Method 실습
- 31.해찾기 4: Bisection Method
- 32.해찾기 4: Bisection Method 실습
- 33.수치해석학적 적분 1: Trapezoidal rule
- 34.수치해석학적 적분 1: Trapezoidal rule 실습
- 35.수치해석학적적분 2: Simpsons rule
- 36.수치해석학적 적분 2: Simpsons rule 실습
- 37.수치해석학적 적분 3: Adaptive quadrature
- 38.수치해석학적 적분 3: Adaptive quadrature 실습
- 39.최적화 정의
- 40.최적화 1: Newtons Method 1
- 41.최적화 1: Newtons Method 1 실습
- 42.최적화 2: Golden Section
- 43.최적화 2: Golden Section 실습
- 44.최적화 3: Multivariate Optimization
- 45.최적화 3: Multivariate Optimization 실습
- 46.최적화 4: Newtons Method 2
- 47.최적화 4: Newtons Method 2 실습
- 48.최적화 응용 예제: Curve Fitting
- 49.최적화 응용 예제: Curve Fitting 실습
- 50.표본생성 기법 1: i.i.d. uniform
- 51.표본생성기법 1: i.i.d. uniform 실습
- 52.표본생성기법 2: 이산형 확률변수
- 53.표본생성기법 2: 이산형 확률변수 실습
- 54.표본생성기법 3: Inversion method
- 55.표본생성기법 3: Inversion method 실습
- 56.표본생성기법 4: Rejection method
- 57.표본생성기법 4: Rejection method 실습
- 58.표본생성기법 5: Simulating normals
- 59.표본생성기법 5: Simulating normals 실습
- 60.몬테카를로 적분 1: Hit-and-miss
- 61.몬테카를로 적분 1: Hit-and-miss 실습
- 62.몬테카를로 적분 2: Improved Monte Carlo integration
- 63.몬테카를로 적분 2: Improved Monte Carlo integration 실습
- 64.분산감쇄기법란 무엇인가?
- 65.분산감쇄기법 1: Antithetic sampling
- 66.분산감쇄기법 1: Antithetic sampling 실습
- 67.분산감쇄기법 2: Importance Sampling
- 68.분산감쇄기법 2: Importance Sampling 실습
- 69.분산감쇄기법 3: Control variates
- 70.분산감쇄기법 3: Control variates 실습