은행A는 합의한 예치기한 후에 예금액에 더해 예금액과 같은 금액의 이자를 주는 은행입니다. 다르게 표현하면, 예금자와 합의한 기간 동안 입금액을 복제해 주는 은행입니다.
$$Y=I+I\dfrac{T}{T}=2I$$
여기서 $Y$는 출금액
$I$는 예금액(입금액)
$T$는 합의한 기간
예를 들어, 예금자와 은행이 합의한 예치기간을 1년으로하고 예금액을 1억으로 하면 합의한 기간인 1년 후에 예금자는 예금액 1억과 이자 1억을 합한 2억을 출금할 수 있습니다. 다르게 표현하면 입금액 1억과 입금액이 복제된 1억의 합이 출금액 2억원이 됩니다.
$$Y=1+1\dfrac{1}{1}=2 \,\, \text{억원}$$
은행B는 은행A와 마찬가지로 합의된 기간 동안 예금액을 복제해 줍니다. 은행B가 은행A와 다른 점은 합의된 예치기간내라도 출금을 할 수 있고 출금시 원금과 예치기간에 비례한 이자를 주는 은행입니다.
$$Y=I+I\dfrac{t}{T}$$
여기서 $Y$는 출금액
$I$는 예금액(입금액)
$T$는 합의한 기간
$t$는 예치한 기간 ; $t ≤ T$
예를 들어, 예금자와 은행이 합의한 예치기간을 1년으로 하고 1억을 예금하고 반년 후에 출금하면 예금 1억과 이자 0.5억원을 받습니다. 이를 다시 남은 반년간 예치하면 입금 1.5억과 이자 0.75억원을 받습니다. 정리하면, 합의한 기간을 반으로 나누어 입금과 출금을 연속적으로 진행하면 합의한 기간인 1년 후에 2.25억원을 받습니다.
$$Y=\left(1+1\cdot\dfrac{1}{2}\right) +\left(1+1\cdot\dfrac{1}{2}\right)\dfrac{1}{2}=\left(1+1\cdot\dfrac{1}{2}\right)^2 \text{억원}$$
위식을 일반화하면
$$Y=\left(I+I\cdot\dfrac{1}{n}\right)^n$$
여기서, $Y$는 합의기간 후의 출금액
$I$는 처음 입금액
$n$은 1기간(표준화된 합의기간) 동안 “입금하고 출금하기” 회수
위 두가지 결과로 추론하면 예금자는 은행B를 선택하고 입금과 출금을 많이 하면 할수록 합의된 기간이 지난 후 더 많은 금액을 받을 수 있습니다. 또한, 입금과 출금을 연속적으로 반복하면 합의된 기간 후의 출금액은 수렴하며 최대출금액이 됩니다. 이를 다음식과 같이 일반화할 수 있습니다. 첫 입금액($I$)이 1이고 합의한 기간을 1로 하면 출금액은 수렴하는 데 이 수렴값을 자연상수(Euler’s number, natural constant, $e$)라고 합니다. 자연상수($e$)는 무리수이며 정수, 2와 반복하지 않는 무한소수, $0.718\cdots$의 합입니다.
$$Y=\lim_{n \to \infty} (I+I\cdot\dfrac{1}{n})^n=I^n e$$
여기서 $Y$는 합의기간 후 출금액
$I$는 처음 입금액
$n$은 “입금하고 출금하기” 횟수
$e$는 자연상수
위의 결과를 종합하면 정해진 1단위금액을 합의된 1단위시간동안 복제하는 은행이 있다면 1단위시간동안 입출금을 무한번 반복하면 1단위시간 후의 출금액은 수렴하며 가능한 최대출금액이 됩니다.
방사성물질 A는 일정기간이 지나면 붕괴하는(질량이 반으로 주는) 물질입니다.
$$Y=I-\dfrac{I}{2}\dfrac{T}{T}=\dfrac{1}{2}I$$
여기서 $Y$는 반감기가 지난 후의 질량
$I$는 처음 질량
$T$는 반감기
예를 들어, 방사성물질 A가 반감기가 1년이고 처음 질량을 1g으로 하면 1년 후에 질량은 $\dfrac{1}{2}\mathrm{g}$이 됩니다.
$$Y=1-\dfrac{1}{2} \times \dfrac{1}{1}=\dfrac{1}{2}\mathrm{g}$$
방사성물질A가 연속적으로 붕괴하도록 하는 환경이 조성된다면 방사성물질A의 질량은 다음식으로 표현할 수 있습니다.
$$Y=\left(I-I\cdot\dfrac{1}{n}\right)^n$$
여기서 $Y$는 반감기가 지난 후의 질량
$I$는 처음 질량
$n$은 1기간(반감기) 동안 붕괴회수
붕괴회수를 극대화하면 다음과 같습니다.
$$Y=\lim_{n \to \infty} (I-I\cdot\dfrac{1}{n})^n=I^n e^{-1}$$
여기서 $Y$는 남은 질량
$I$는 처음질량 : $I$가 1이면 $Y$는 $e$로 수렴
$n$은 붕괴회수
위의 결과를 종합하면 처음 질량이 일정기간 동안 반이 되는 방사성원소가 있다면 그 기간동안 붕괴를 연속적으로 진행하면 붕괴 후의 질량은 수렴합니다. 이 때의 수렴된 값의 역수를 자연상수라 합니다. 자연상수는 무리수이며 $2.718\cdots$입니다.
팩토리얼(factorial)은 다음과 같이 정의됩니다.
$$n!=n\times(n-1)\times \cdots \times 1$$
여기서, $n$은 0과 자연수이며 $0!=1$ 이고 $1!=1$
팩토리얼을 재귀함수(recursive function)으로 표현하면 다음과 같습니다.
$$f(n)=n! = \begin{cases} 1 & \text{if} \, n = 0 \\ n \times f(n-1) & \text{if} \, n > 0 \end{cases}$$
자연상수를 무한급수로 표현하면 다음과 같고 $n$이 크면 자연상수에 가까워집니다.
$$e=\sum\limits_{n=0}^{n=\infty}\dfrac{1}{n!}$$
자연상수를 극한으로 표현하면 다음과 같고 $n$이 크면 자연상수에 가까워집니다.
$$e = \lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n$$
다음 미분방정식은 미분값이 값의 배수와 같음을 나타내는 방정식입니다. 즉, $x$에 대한 $y$의 변화율이 $y$자신에 비례하는 모델입니다. 이러한 유형의 방정식은 자연 세계에서 많이 발견되며, 예를 들어 방사성붕괴나 인구성장 모델이 있습니다.
$$\dfrac{dy}{dx}=ky$$
여기서, $y$는 종속변수
$x$는 독립변수
$k$는 상수
이 미분방정식을 만족시키는 함수는 다음과 같습니다
$$y=Ce^{kx}$$
여기서, $e$는 자연상수
$C$는 초기 조건에 따라 결정되는 상수
$k$는 상수
자연상수는 이러한 유형의 미분방정식을 만족하는 지수함수에서 나타나며, 지수적 성장이나 감소를 모델링하는 데 중요한 역할을 합니다.
자신을 $x$번 곱해도 자신이 되는 수를 1로 정의하며 지수함수의 밑의 기준이 됩니다.
$$1^x = 1$$
모든 실수는 자신을 0번 곱하는 것을 1로 정의하며 0은 지수함수의 지수의 기준이 됩니다.
$$a^0 \equiv 1$$
지수함수는 다음과 같이 표현합니다.
$$y=f(x)=a^x$$
여기서, $a$는 양의 실수
$x$가 0일 때의 $x$에 대한 $y$의 변화율(기울기)을 표현하면
$$f^{\prime}(0)=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{0+\Delta x}-a^0}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^0(a^{\Delta x}-1)}{\Delta x}=a^0\left(\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}\right)=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}$$
여기서, $\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}$는 수렴
$a=2$이면 $\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}=0.6931472\cdots$
$a=3$이면 $\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}=1.0986123\cdots$
$f^{\prime}(0)=a^0\cdot \ln a=1$일 때의 $a$를 구하면 $a$는 $2.718\cdots$인 무리수이며 이를 자연상수 $e$라고 합니다.
$$\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}=1$$
여기서, $a$는 $2.718\cdots$인 무리수이며 자연상수
지수함수의 미분함수(도함수)를 일반화하면
$$f^{\prime}(x)=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{x+\Delta x}-a^x}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^x(a^{\Delta x}-1)}{\Delta x}=f(x)\left(\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}\right)=f(x)g(a)$$
여기서, $a^{x+\Delta x}=a^{x} a^{\Delta x}$
$0 < a$
$g(a)$는 $\lim\limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{a^{\Delta x}-1}{\Delta x}$이며 $a$에 따라 다른 값으로 수렴하는 함수
자신을 $x$번 곱해서 나오는 값이 $x$에서의 기울기인 수가 자연상수 $e$입니다. 자연상수($e=2.718\cdots$)는 무리수입니다. $e$를 $x$번 곱해서 나오는 값인 $e^x$을 두 변수, $x$와 $y$가 이루는 직교좌표계에서 함수로 표현하면
$$y=f(x)=e^x$$
원함수를 미분하여 표현하면
$$\dfrac{dy}{dx}=f^{\prime}(x) =\dfrac{d(e^x)}{dx} = e^x$$
원함수를 적분하여 표현하면
$$\int ydx=F(x)=\int_{-\infty}^{x}e^tdt= e^x$$
여기서, $\lim\limits_{x \to -\infty} e^x=0$
원함수와 미분함수와 적분함수가 모두 같습니다. 모두 자연상수가 밑이 되는 지수함수입니다. 자연상수를 밑으로 하는 지수함수, 즉, 자연 지수함수는 정의역에 따라 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
$$f(x)=e^x$$
여기서, $x < 0$ 이면 $f(x)=\left(\dfrac{1}{e}\right)^{ㅣxㅣ}$
$x = 0 $ 이면 $f(x)= 1$
$x > 0$ 이면 $f(x)=e^x$
단위기간을 나눈 무한횟수($n$)로 표현하면
$$e=\lim_{n \to \infty} \left(1+{\dfrac {1}{n}}\right)^{n}$$
단위기간의 나누어진 극소시간($t$)로 표현하면
$$e=\lim_{t \to 0} \left(1+t\right)^{\frac{1}{t}}=e$$
자연상수를 급수(series)로 표현하면
$$\eqalign{e=\sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{1}{n!} &= \dfrac{1}{0!} + \dfrac{1}{1!} + \dfrac{1}{2!} + \dfrac{1}{3!} + \cdots \cr&= \dfrac{1}{1} + \dfrac{1}{1} + \dfrac{1}{1\cdot 2} + \dfrac{1}{1\cdot 2\cdot 3} + \cdots}$$
자연로그와의 관계는
$${\rm ln}\left(e^x\right) = x \,\, , \,\, e^{{\rm ln} (x)} = x$$
가우스 적분
$$\int_{-\infty}^{\infty}e^{-x^2}dx=\sqrt{\pi}$$
임의의 가우스적분(arbitrary Gaussian function)
$$\int _{-\infty }^{\infty }e^{-a(x+b)^{2}}\,dx=\sqrt {\dfrac {\pi }{a}}$$
베르누이 시행
$$\binom {n}{k}\left({\dfrac {1}{n}}\right)^{k}\left(1-{\dfrac {1}{n}}\right)^{n-k}$$
베르누이 시행에서 $k$가 0이고 $n$이 무한대이면
$$\lim\limits_{n \to \infty} \left(1-{\dfrac {1}{n}}\right)^{n}=\dfrac{1}{e}$$
로그함수 미분
$$\dfrac {d}{dt}\log _{e}t=\dfrac {1}{t}$$
로그함수 적분
$$\int _{1}^{e}{\dfrac {1}{t}}\,dt=1$$
자연 지수함수의 생성상수가 $\tau$일 때
$$\tau =\dfrac{f(t)}{f'(t)}$$
$$f(t+\tau )=ef(t)$$
극좌표계에서 원점에서의 거리, $r$이 시간($t$)에 따라 지수함수적으로 작아지고 각속도($\dot{\theta}$)가 상수인 $2\pi$로 등속일 때 2차원 평면에서 점의 움직임을 수식으로 표현하면 다음과 같습니다.
$$\dfrac{dr}{dt}= \left(\dfrac{1}{e}\right)^t$$
여기서, 시간($t$)는 0에서 시작하여 커지는 실수
점의 각속도
$$\dfrac{d\theta}{dt}=2\pi$$
여기서, 시간($t$)는 0에서 시작하여 커지는 실수. 그리고 $\theta$는 직각좌표계의 $x$축 방향에서 시작
점의 $x$축에서의 출현 횟수는 단위시간 1당 1번
$$\dfrac{dl}{dt}=2{\pi}e^t$$
여기서, $\dfrac{dl}{dt}=2{\pi}\dfrac{dr}{dt}$
모든 각도에서 점이 무한대로 있고 운동하면
복리 적금의 원금과 이자의 합계(원리 합계)는 다음의 식과 같이 계산할 수 있습니다.
원리합계 = 원금 × (1 + 이자율)기간
원리합계는 원금과 이자율과 기간이 결정한다는 것을 알 수 있습니다. 기간이 무한하게 커져도 원리합계가 수렴하는 경우는 이자율과 기간이 서로 반 비례하는 경우입니다.
미분방정식으로 표현하면
$$\dfrac{dM}{dt}=(1+r)M$$
여기서, $M$은 $t$의 함수이며 $M(t)$는 $t$시간이 흐른 후 찾을 수 있는 금액
$r$은 이자율
미분방정식을 풀면
$$M(t)=e^{(1+r)t}$$
여기서, $M$은 $t$의 함수이며 $M(t)$는 $t$시간이 흐른 후 찾을 수 있는 금액
$r$은 이자율
우선, 이산적(discrete)인 경우의 자기복제를 생각해 봅니다. 초기량를 1이라 하고 단위 복제 기간을 1이라고 한다면 1기간 후에는 자신의 초기량의 2배인 2가 됩니다. 복제가 연속적(continuous)으로 진행되는 경우는 복제가 진행되는 기간을 1 이라고 한다면 1기간 후에는 다음식과 같이 총량이 만들어 집니다. 총량은 초기량과 복제된 량의 합입니다.
$$\mathop{\lim}\limits_{{t}\rightarrow{o}}{\left({{1}{+}{t}}\right)}^{\frac{1}{t}}{=}\mathop{\lim}\limits_{{n}\rightarrow\infty}{\left({{1}{+}\frac{1}{n}}\right)}^{n}$$
이 값의 최대값은 단위 1기간을 무한개의 기간으로 나누면 $e$로 수렴합니다.
$$\mathop{\lim}\limits_{{t}\rightarrow{o}}{\left({{1}{+}{t}}\right)}^{\frac{1}{t}}{=}\mathop{\lim}\limits_{{n}\rightarrow\infty}{\left({{1}{+}\frac{1}{n}}\right)}^{n}=e$$
정리하면, 크기 1이 1기간 동안 생성률(미분계수) 1로 시작하여 무한 자기복제를 하면 수렴하게 되는데 그 값이 자연상수($e$)입니다. 자연상수($e$)는 무리수 입니다.
$e = 2.71828…$
$${e}{=}\mathop{\lim}\limits_{{t}\rightarrow{o}}{\left({{1}{+}{t}}\right)}^{\frac{1}{t}}{=}\mathop{\lim}\limits_{{n}\rightarrow\infty}{\left({{1}{+}\frac{1}{n}}\right)}^{n}$$
방안의 온도와 방안에 있는 찻잔 속의 뜨거운 물의 온도차이를 $\Delta T$라 하면 온도차이의 시간이 지남에 따라 줄어드는 속도는 온도차이에 비례합니다.
$$\dfrac{d\Delta T}{dt}=-k\Delta T$$
여기서, $\Delta T$는 방안의 온도와 뜨거운 물의 온도차
자연에서 온도차($\Delta T$)는 다음식과 같이 관찰됩니다.
$$f^{\prime}(t)= -k f(t)$$
여기서, $f(t)=\Delta T$
$t$는 시간
$k$는 주어지는 상수
위의 함수 $f(t)$를 지수함수($a^t$)로 모델링할 수 있습니다.
$$f^{\prime}(t)=\lim\limits_{\Delta t \to 0}\dfrac{a^{t+\Delta t}-a^t}{\Delta t}=\lim\limits_{\Delta t \to 0}\dfrac{a^x(a^{\Delta t}-1)}{\Delta t}=f(t)\left(\lim\limits_{\Delta t \to 0}\dfrac{a^{\Delta t}-1}{\Delta t}\right)=-kf(t)$$
여기서, $0<a≤1$
$k=-\lim\limits_{\Delta t \to 0}\dfrac{a^{\Delta t}-1}{\Delta t}$이며 $a$에 대한 함수
$a$를 $e^{\ln a}$로 대치하면
$$f(t)=\Delta T(t)=e^{-kt}$$
데이터는 질적 또는 양적 변수값의 집합입니다. 데이터와 정보 또는 지식은 종종 같은 의미로 사용하지만 데이터를 분석하면 정보가 된다고 볼 수 있습니다. 데이터는 일반적으로 연구의 결과물로 얻어집니다. 한편, 데이터는 경제(매출, 수익, 주가 등), 정부(예 : 범죄율, 실업률, 문맹율)와 비정부기구(예 : 노숙자 인구 조사)등 다양한 분야에서도 나타납니다. 그리고 데이터를 수집 및 분석하고 시각화할 수 있습니다.
일반적인 개념의 데이터는 응용이나 처리에 적합한 형태로 표현되거나 코딩됩니다. 원시 데이터 (“정리되지 않은 데이터”)는 “정리”되기 전의 숫자 또는 문자의 모음입니다. 따라서 데이터의 오류를 제거하려면 원시 데이터에서 데이터를 수정해야 합니다. 데이터 정리는 일반적으로 단계별로 이루어지며 한 단계의 “정리 된 데이터”는 다음 단계의 “원시 데이터”가 됩니다. 현장 데이터는 자연적인 “현장”에서 수집되는 원시 데이터입니다. 실험 데이터는 관찰 및 기록을 통한 과학적 조사에서 생성되는 데이터입니다. 데이터는 디지털 경제의 새로운 자원입니다.
데이터세트는 데이터의 집합입니다. 일반적으로 데이터세트는 단일 데이터베이스 테이블의 내용 또는 테이블의 모든 열이 특정 변수를 나타내는 단일 통계 데이터 행렬에 해당하며 각 행은 해당 데이터 집합의 특정 구성요소에 해당합니다. 데이터세트에는 각 개체의 변수값이 나열됩니다. 각 변수값을 데이텀이라고 합니다. 데이터세트는 행의 수에 대응하는 하나 이상의 개체(member)에 대한 데이터를 포함합니다. 데이터세트라는 용어는 특정 실험이나 이벤트에 해당하는 데이터를 적용하기 위해 좀 더 광범위하게 사용될 수도 있습니다.
데이터세트 보다 덜 사용되는 이름은 데이터 자료 및 데이터 저장소입니다. 사용 예는 우주인이 우주 탐사선을 타고 실험을 수행하여 데이터세트를 수집하는 것입니다. 매우 큰 데이터세트는 일반적인 데이터 처리프로그램이 처리하기에 부적합한데 이를 빅 데이터라고 합니다. 공개 데이터 분야에서 데이터세트는 공공 데이터저장소에서 공개정보를 측정하는 단위입니다. European Open Data 포털은 50 만 개 이상의 데이터세트를 가지고 있습니다.
범주형데이터, 순서있는 범주형데이터, 이산형데이터, 연속형데이터 이 중에서 이산형데이터와 연속형데이터는 수치로 나타나는 양적데이터입니다.
데이터 프레임은 열과 행으로 구성된 테이블 형태의 데이터 구조로, 다양한 데이터 타입의 값을 저장하고 데이터 분석에 활용됩니다.
개체의 속성으로 확률공간을 모델링
1. 연속형 데이터의 예로 올바른 것은?
2. 질적 데이터의 예로 적합한 것은?
3. 양적 데이터의 측정에 사용되는 척도가 아닌 것은?
4. 비정형 데이터의 예는?
5. 도수 데이터에 해당하는 것은?
6. 비례척도로 측정될 수 있는 데이터는?
7. 순서척도의 예로 적합한 것은?
8. 간격척도의 예는?
9. 원시 데이터의 특징이 아닌 것은?
10. 데이터의 분포정도를 나타내는 값은?