Aero-Machine Learning

타임 도메인 모델링에 이어서 TIME RESPONSE를 배울것입니다. FREQUENCY 도메인에서는 매우 직관적이나 LTI에서만 적용가능 TIME 도메인에서는 덜 직관적이나 적용범위가 넓다. 리뷰 어떤 스테이트 들이 x1,x2,x3,---xn까지 있으면 x2=x1'으로 표현되는 것을 phase variable이라고 했고 TF->SS로 표현이 쉽게 가능하다. 두개의 equation으로 표현된 시스템이 있다면 라플라스 변환을 해주고 이것을 이용해서 전달함수를 구해줬었다. 모델링을 했으면 Response를 살펴보는 시간입니다. 제시설은 왜 배웠었나 특정 인풋에 대해서 아웃풋 리스폰스가 있는데 제시설을 설계하는것은 원하는 아웃풋을 만드는것이 목적이었다. system response를 분석하는 시간 입니다. fo..

1장에서 제어시스템 정의 인풋이 있을 때 시그널을 적절히 조절해서 아웃풋을 만들어내는거 3장은 타임 도메인에서 모델링 하는 방법입니다. why? classical을 적용할 수 있는 도메인이 한정적이다. 선형 시불변에서만 가능하기 때문에. 타임 도메인에서 어프로치를 state-space approach라고 부르는데 배우는 이유는 더 general하기 때문입니다. lti가 아니여도 적용이 가능하다. 깔금하지 않고 직관적이지 않다는 단점이 있다. state-space 어프로치는 타임 도메인에서 물리적인것을 어떻게 표현할것인가? 크게 다섯가지 스텝으로 진행되는데 1.스텝의 모든 변수들 중에서 일부변수를 고르는것 입니다. 인풋과 아웃풋이 주어졌을때 subset을 말하고 선택된 varible을 state-varia..

자기공간에서 파동방정식을 만족하게 되는데 우리가 파동이다 라고 얘기하는데 타임 도메인에서는 지연 포텐셜로 나타나지만 페이저에서는 위상지연으로 나타나게 된다. 웨이브 프론트의 프레임이 평면이 되는것을 말한다. 평면파가 만들어지기 위해서는 소스가 평면으로 만들어져야 한다. 이러한 평면파는 소스가 무한히 있어도 평면파라고 할 수 있고 점전원에서는 구면파가 생기는데 거리가 멀어지면 평면파로 근사할 수 있다. ==>평면파는 유용하게 사용할 수 있다. 첫번째로 평면파에 해당하는 타임 하모닉 플레인 웨이브를 페이저를 주로 다루게 되는데 파동이 전파가 될 때 상수들이 있는데 Intrisic impedance가 있습니다. 고유 임피던스가 있고 감쇠 상수도 있고 위상 상수도 있다. skin depth라고 해서 로스 미디움..

시변장에 대한 얘기를 했고 파동방정식에 대해서 얘기를 하고 파동방정식의 해가 어떻게 되느냐=>지연 포텐셜로 나타난다. 전기장이나 자기장도 파동방정식을 만족한다. 임의의 시간에 대해서 나타나는 response를 해보도록 할 것입니다. 더보기 시간 조화 => 시간에 대한 하모닉 필드를 알아볼것입니다. 궁극적으로 sin cos로 변환하는 솔루션으로 나타날 경우에 지난 시간까지 막스웰방정식이나 웨이브식에 대한 솔루션을 생각할때 임의의 시간에대한 솔루션에 대해서 알아봤었죠 사인으로 변화하는 그러한 함수가 매우 중요합니다. 몇가지 이유가 있는데 사인 신호를 만들기에 용이하고 임의의 시간에 대해서 변화하는 함수라고 할때 주기적으로 변화하는데 사인이 아니다. 그래도 푸리에 시리즈나 트랜스폼으로 사인함수의 합으로 슈퍼포..

FIND SUM C에서는 while문을 사용하면 된다. N0이 0이 아닐 때 까지 N을 더한다. BUBBLE SORT 파트2는 sorting 즉 정렬을 할 겁니다. 시간적 복잡도 폴리노미얼 time에 풀 수 있으면 컴퓨터가 풀만한 문제 지수적으로 증가하는 형태이다==>컴퓨터가 풀기 어려운 문제 descending order로 해라 추가적인 메모리를 사용하지 말고 주어진 메모리만 사용해라 데이터들의 위치만 바꿔가면서 정렬을 해라 소팅 루틴 자체는 서브루틴이 필요 없다=>안쓰는 방향으로 설계하세요. 데이터가 들어있는 리스트는 워드 타입으로 되어있다. 32비트라서~ 가장 먼저 오는 숫자는 원서의 갯수를 적어준다. 모니터 프로그램에서 메모리 탭을 열면 메모리 값을 볼 수 있다. 포인터는 주소값을 저장하는 변수입..

자기장도 시간에 따라서 변화하고 자기장의 변화만의 성분 자기장의 변화와 와이어의 이동을 통해서 세 가지를 따로따로 구할 수 있는데 신속하게 풀 때는 자기장을 적분한것을 자기장의 7장 3절에 해당하는 맥스웰 방정식에 대해서 얘기를 하죠 4개의 equation이 전하 보전의 법칙과 서로 성립해야 한다. 두 번째 법칙에 다이버전스를 취하게 되면 0이 되어버려서 두번째 equation을 수정을 해야 하는데 전류가 아니라고 하더라도 전기장이 시간에 의해서 변하더라도 자기장이 발생한다. ==> 변위 전류밀도라고 부른다 변화하는 전기장이 자기장을 발생시킨다는 것을 알 수 있다. ==> 막스웰이 집대성했다. 마이크로 스코픽에서는 상대성이론이라던지 이런 걸 추가시켜야겠지만 원자의 단위 이상에서는 막스웰 방정식은 항상 성..

1 Introduction 객체 인식에 대한 현재 접근 방식은 기계 학습 방법을 필수적으로 사용합니다. 성능을 개선하기 위해 더 큰 데이터 세트를 수집하고 더 강력한 모델을 배우고 과적 합을 방지하기위한 더 나은 기술을 사용할 수 있습니다. 최근까지 레이블이 지정된 이미지의 데이터 세트는 수만 개의 이미지 (예 : NORB [16], Caltech-101 / 256 [8, 9] 및 CIFAR-10 / 100 [12]) 정도로 비교적 작았습니다. 간단한 인식 작업은 특히 레이블 보존 변환으로 보강 된 경우이 크기의 데이터 세트로 매우 잘 해결할 수 있습니다. 예를 들어, MNIST 숫자 인식 작업에 대한 현재 최고 오류율 (

2020/09/23 17시~18시 www.youtube.com/watch?v=97M-sWHjX_g 2장을 각자 리뷰해오고 코드도 실행해오면서 준비한 부분들에 대해서 설명하고 영상으로 남겨봤습니다. datascienceschool.net/view-notebook/04358acdcf3347fc989c4cfc0ef6121c/ Data Science School Data Science School is an open space! datascienceschool.net 자료는 위의 사이트를 참고 했습니다.