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코딩수학 3권 코딩으로 푸는 확률과 통계 상세페이지

과학 수학 ,   컴퓨터/IT 컴퓨터/앱 활용

코딩수학 3권 코딩으로 푸는 확률과 통계

몬테카를로 시뮬레이션
소장종이책 정가15,000
전자책 정가67%5,000
판매가10%4,500
코딩수학 3권 코딩으로 푸는 확률과 통계 표지 이미지

코딩수학 3권 코딩으로 푸는 확률과 통계작품 소개

<코딩수학 3권 코딩으로 푸는 확률과 통계> 코딩수학이란 수학과 프로그램 코드를 활용하여 생활 속의 다양한 문제에 대한 답을 구하는 것으로 정의한다. 수학의 엄밀함과 컴퓨터 프로그램의 대용량 계산을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있는 능력을 융합하면 시너지 효과를 낼 수 있다. 학생들이 꼭 알았으면 좋을 것 같은 내용을 선별하였다.

몬테카를로 시뮬레이션(MONTE CARLO SIMULATION)은 수치 결과를 얻기 위해 반복된 많은 수의 무작위(RANDOM) 샘플링에 의존하는 전산알고리즘의 하나이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 자연과학 및 사회과학 문제를 해결하는데 다른 접근법을 사용하기가 힘든 경우나 불가능할 때 사용 될 수 있다. 이 책에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 기본 원리와 응용에 대해서 코딩으로 배운다.


이 책의 시리즈


출판사 서평

몬테카를로 시뮬레이션(MONTE CARLO SIMULATION)은 수치 결과를 얻기 위해 반복된 많은 수의 무작위(RANDOM) 샘플링에 의존하는 전산알고리즘의 하나이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 자연과학 및 사회과학 문제를 해결하는데 다른 접근법을 사용하기가 힘든 경우나 불가능할 때 사용 될 수 있다. 이 책에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 기본 원리와 응용에 대해서 코딩으로 배운다.


저자 소개

•고려대학교 수학교육과 졸업(1995년, 이학학사)
•서울대학교 수학과 대학원 졸업(1997년, 이학석사)
•University of Minnesota 수학과 대학원 졸업(2002년, 이학박사: 응용수학, Computational Fluid Dynamics, 과학계산 전공)
•University of California, Irvine 수학과(2002년-2006년, 박사후연구원)
•동국대학교 수학과(2006년-2007년, 조교수)
•고려대학교 수학과(2008년-현재, 교수)
•다양한 주제를 바탕으로 교육 및 연구 프로젝트를 수행하고 다수의 논문과 저서를 공동연구자들과 같이 발표

http://math.korea.ac.kr/~cfdkim

목차

책정보
출판사 서평
네티즌 리뷰
가격정보
책소개
몬테카를로 시뮬레이션(MONTE CARLO SIMULATION)은 수치 결과를 얻기 위해 반복된 많은 수의 무작위(RANDOM) 샘플링에 의존하는 전산알고리즘의 하나이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 자연과학 및 사회과학 문제를 해결하는데 다른 접근법을 사용하기가 힘든 경우나 불가능할 때 사용 될 수 있다. 이 책에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 기본 원리와 응용에 대해서 코딩으로 배운다.

[인터넷 교보문고 제공]
목차
Chapter 1 확률: 동전던지기 5
동전을 던져보자 7
주사위를 던져보자 10
직접 주사위를 던져보자 11
Chapter 2 옥타브 설치 및 시작 방법 13
옥타브 설치 방법 및 기본 사용법 15
프로그램을 다운받아보자 15
프로그램을 설치해보자 18
Chapter 3 옥타브를 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 해보자. 33
몬테카를로 시뮬레이션이란? 35
컴퓨터 주사위 만들기 36
함께 다트를 던져보자 42
겹쳐진 도형의 면적 구하기 48
무작위로 움직이는 체스 말의 위치 찾기 63
1차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 71
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 76
두 점 사이에 거리에 따른 확률 78
2차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 79
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 85
두 점 사이에 거리에 따른 확률 86
3차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 87
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 93
두 점 사이에 거리에 따른 확률 95


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