선형대수학
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입문 / 선형대수학, algebra, 대수학, MIT
이 과정은 행렬 이론과 선형대수학을 다루며 물리학, 경제학, 사회과학, 자연과학 및 공학 등 다른 학문 분야에서 유용하게 쓰이는 주제들을 강조합니다. 이 강의는 Strang 교수의 교재인 Introduction to Linear Algebra의 이론과 응용의 조합과 궤를 같이합니다.
입문
선형대수학, algebra, 대수학

이 과정에서는 이산 확률 과정의 수학적 원리와 직관을 배우고, 다양한 모델을 만들고 분석하는 방법을 익힐 수 있습니다. 공학, 물리학, 생물학 등 여러 분야에서 유용한 이산 확률 모델을 탐구합니다.
10명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한





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토스
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이산 확률 모델을 설계하고 분석하는 능력
확률적 시스템의 동작 원리를 이해하는 능력
다양한 분야에 적용할 수 있는 모델링 기술 습득
MIT OpenCourseWare
확률 모델의 세계
확률적 시스템의 변화를 이해하는 것은 많은 분야에서 필수적이에요. 하지만 이산 확률 과정에 대한 이해가 부족하면 복잡한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 과정은 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 수학적 원리와 직관을 제공합니다.
이 과정은 이산 확률 과정의 모델을 만드는 데 필요한 기초를 다져줄 거예요. 다양한 실제 사례를 통해 이론을 적용하고, 복잡한 시스템을 분석하는 능력을 기를 수 있습니다. 수업을 통해 점차적으로 이 분야에 익숙해질 수 있어요.
강의 영상 · 총 25개
1. Introduction and Probability Review
2. More Review; The Bernoulli Process
3. Law of Large Numbers, Convergence
4. Poisson (the Perfect Arrival Process)
5. Poisson Combining and Splitting
6. From Poisson to Markov
교수진
원본 강의
학습 대상은
누구일까요?
확률 모델을 이해하지 못해 문제를 해결하지 못하는 사람
이산 확률 과정의 응용을 필요로 하는 엔지니어
복잡한 시스템을 분석하는 데 어려움을 겪는 연구자
선수 지식,
필요할까요?
기본적인 확률 이론에 대한 이해
수학적 사고에 대한 친숙함
이산 수학의 기초 지식
3,565
명
수강생
22
개
수강평
4.9
점
강의 평점
229
개
강의
"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."
세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.
전체
28개 ∙ (33시간 3분)
해당 강의에서 제공:
9. 6. From Poisson to Markov
01:19:16
17. 14. Review
01:19:19
18. 15. The Last Renewal
01:15:43
28. 25. Putting It All Together
01:21:26
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