DefinitionA transducer is a device that transforms a signal from one energy form to another energy form.즉, 에너지의 형태를 변환시키는 장치를 가리켜 Transducer라고 한다. 넓게 이야기하는 경우, 다루기 쉬운 형태로 신호를 변경하는 경우도 transducer라고 하기도 한다지만, 대부분 에너지의 형태가 바꿔주는 기기를 tranducer라고 보는 게 일반적이다.사용처대표적인 예가 Sensor라고 할 수 있다.압력이나, 진동, 소리, 힘 등을 전기 신호로 변환해주는 sensor의 경우, 신호의 에너지 형태를 다루기 쉬운 전기,전자 신호로 바꾸는 것이기 때문에 Transducer임.반대로 전기, 전자 신호를 역학적 에너지..

막스 플랑크의 “양자가설”1900년 독일의 막스 플랑크 가 제안 :빛의 입자성(양자성)을 통해 blackbody(흑체)의 빛 스펙트럼을 설명한 가설.막스 플랑크(Max Karl Ernst Ludwig Planck)는 빛의 비연속적인 측면(양자적 속성)을 도입했으며, 이는 아인슈타인의 광전효과로 이어지게 됨. Light(빛)은셀 수 있는(qunatized, 양자화 된)지극히 작은 에너지를 가진 단위로방출된다.frequency가 $\nu$ (ne)인 빛은 $h\nu$ 의 에너지를 가진 덩어리 단위로 방출됨. ← 훗날 아인슈타인에 의해 photon(광자, 혹은 광양자)로 명명됨.$h$ : 플랑크 상수. $6.626 \times 10^{-34} J/K$blackbody(흑체) 또는 흑체의 진동자(진동자는 사실상..

1. conda에서 channel이란?conda를 통해 패키지 관리 및 가상환경 관리를 할 때, channel을 틍해 어디서 패키지를 가져와 설치할지를 지정할 수 있다. chnnel은 간단히 말하자면, 패키지들이 저장되어 있으면서 호스팅 되는 위치라고 생각하면 된다.conda는 https://repo.anaconda.com/pkgs/를 default channel로 사용.2. conda-forge란?이 글의 제목에 보이는 conda-forge는 여러 자발적인 기여자들이 모인 conda-forge라는 커뮤니티에서 운영 및 관리하는 conda용 채널이다.개인도 채널을 운영가능한 구조이므로 정말 많은 채널이 존재함.그 중에서도 기본 채널 그 이상의 퀄리티를 보여주는 채널이 바로 conda-forge라고 생각한..

Vector 의 엄밀한(?) 정의는 Vector Space의 Element임.즉, Vector를 제대로 이해하려면 Vector Space에 대한 정의를 확실히 이해해야 한다.Vector Space의 정의.Vector Space는 아래를 만족하는 Non-Empty Set을 가르킴.Vector들을 Element로 가지는 Non-Empty Set(집합)임.Vector Space의 Element를 Vector라고 부름.다음과 같은 2개의 연산이 정의됨AdditionScalar Multiplication위 두 연산은 다음의 10가지 axioms(공리)를 만족해야함.Vector space $V$에 속하는 모든 $\textbf{u}$, $\textbf{v}$, $\textbf{w}$와, 모든 scalar $c$와 $..

Check NumPy Version import numpy as np np.__version__ 1. 다음에 언급된 Physical Quantity들이 scalar인지 vector인지 고르시오. $20 \text{m}^2$의 넓이 : scalar $10 N$의 힘 : vector 2. 다음 벡터의 L2-Norm(크기)을 구하시오 $\vec{a} = \langle1,0,2\rangle$ $\vec{b}=\langle0,3\rangle$ vec = [[1,0,2],[0,3,0]] L2_norm = np.linalg.norm(vec,axis=1,ord=2) print('2-1:',L2_norm[0],'|np.sqrt(5)',np.sqrt(5)) print('2-2:',L2_norm[1]) 3. 다음을 계산하시..

Central Limit Theorem (중심극한정리) mean의 sampling distribution의 다음과 같은 속성을 기술하는 Theorem. population이 무엇이든지 간에 sample size ($N$, 1개의 sample의 element의 수)가 충분히 크다(흔히 30 or 40이상)면, 해당 sample의 mean (또는 합계치를 사용할 수도 있음) 을 random variable로 삼아 얻은 sampling distribution은 normal distribution에 가까워진다는 Theorem(정리). 표본의 mean 혹은 합계치가 normal distribution이 된다는 것(즉, sampling distribution에 해당하는 내용임)이지 population이 항상 nor..