탐색 알고리즘이다. 즉, 전체 경우의 수를 모두 계산하면 최고의 수를 찾을 수 있지만, 무수히 많은 경우의 수를 모두 다 계산해보는 것은 불가능하므로, 무작위로 선택해서 그 중 가장 승률이 높은, 최선의 수를 선택한다는 개념으로 이해할 수 있다. 몬테카를로트리탐색은 최대최소 탐색과는 달리 어
Simulations)에서도 유용하다. 선형 방정식 시스템을 푸는 실제 응용에서, 촐레스키 분해가 LU 분해와 비교했을 때 약 두 배 정도 효율적인 것으로 알려졌다.
이 장에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하기로 하자.
구분하여 필요한 사람에게 필요한 정보만을 전달한다면 경제적, 시간적 그 외 여러 측면에서 훨씬 효율적인 비즈니스가 이루어질 수 있는 것이다. 광고학 등에서 나오는 개별마케팅의 개념과도 관계되는 것이다. 이런 것이 데이터마이닝이다.
직면한 현상을 기술하기 위해서는 모델이 필요하다.
1.1 연구배경
현대 사회에서는 데이터가 무제한적으로 증가하고 있다. 이는 최근 데이터 수집 및 저장 기술의 발달, 데이터베이스 관리시스템과 데이터 웨어하우스의 기술의 광범위한 사용으로 인해 기업 내부의 대량의 데이터를 축적할 수 있도록 하였고, 기업들도 축적된 데이터를 의사결정에 필
Ⅰ. 교육의 기초
1. 교육의 개념
1)교육의 어원
(1)서양문화권
①Pedagogy *Paidagogos= Paidas:어린이를 + agogos:이끈다 *고대 그리스 교노의 활동에서 유래 *학문으로서의 교육학
②Education *Educare= e:밖으로 + ducare:끌어내다 *과정(Curriculum말고, Process)상의 활동을 의미
(2)동양문화권
①敎 *도(수도지위교)-