Linear Algebra : 벡터 기초, norm과 Dot Product, Dot Product의 성질 선형대수학 #1~3 요약 노트입니다. 벡터 기초, norm과 Dot Product, Dot Product의 성질에 관한 내용 정리입니다.

네트워크 플로우 (Network Flow) - 에드몬드 카프 알고리즘 (Edmonds-Karp) 네트워크 플로우(Network Flow)는 한 정점에서 다른 정점까지 흐를 수 있는 데이터의 최대 크기가 어느 정도인지를 확인하는 알고리즘입니다. 유향 그래프에서 각 간선은 데이터가 흐를 수 있는 정해진 용량으로 제한되어 있으며 이를 최대한의 양으로 얼마나 흐르게 할 수 있는 지를 확인합니다. 이것을 최대 유량 문제(Max Flow)로 정의하며 해결하기 위한 알고리즘으로 에드몬드 카프 알고리즘(Edmonds-Karp)을 적용합니다. 또한 네트워크 플로우는 도로망의 교통 흐름을 분석하거나 전자 회로의 전류, 배수관을 흐르는 유체, 유량 등을 연구하는데 적용됩니다. 현재 흐르고 있는 데이터의 양을 유량, 간선에 ..

힘과 일 일반물리학 힘과 일 단원 강의노트 입니다. 물체의 일과 에너지, 일-운동에너지 정리, 일-퍼텐셜에너지 정리, 일률, 보존력, 역학적에너지, 고립계, 비고립계에 관한 내용 정리입니다.

물체의 힘과 운동 일반물리학 물체의 힘과 운동 단원 강의노트 입니다. 뉴턴의 법칙, 물체의 힘의 종류 - 중력, 무게, 탄성력, 장력, 구심력, 수직력, 마찰력에 관한 내용 정리입니다.

물체의 2차원 운동 일반물리학 2차원 운동 단원 강의노트 입니다. 물체의 변위, 평균속도, 평균가속도, 순간가속도, 포물체운동, 등속원운동에 관한 내용 정리입니다.

물리량의 구분 : 벡터와 스칼라 일반물리학 벡터와 스칼라 단원 강의노트 입니다. 스칼라와 벡터의 개념과 특징, 벡터의 연산에 관한 내용 정리입니다.

02. 1차원 운동 일반물리학 1차원 운동 단원 강의노트 입니다. 물체의 운동, 위치 변화율, 평균 속도, 평균 속력, 평균 가속도, 순간 속도, 순간 속력, 순간 가속도, 위치-속도-가속도 관계, 운동방정식, 등가속도 직선운동 방정식, 자유낙하 가속도에 관한 내용 정리입니다.

01. 물리량과 측정 일반물리학 물리량과 측정 단원 강의 노트입니다. 물리량, 물리량의 구분, 국제단위계, 크기에 따른 환산법, 차원에 관한 내용 정리입니다.

MariaDB - 데이터베이스 생성 및 삭제 일종의 표들을 정리정돈하여 그룹핑한 것이 데이터베이스(Database) 입니다. 또다른 말로 스키마(Schema)라고도 하는데 스키마는 표들을 서로 그룹핑할 때 사용하는 폴더라고 보시면 됩니다. 스키마는 서로 연관된 데이터들을 그룹핑합니다. 그리고 스키마가 많아지면 이것들을 저장하는 공간이 바로 데이터베이스 서버입니다. 또한 데이터베이스 관리시스템에는 다중 사용자의 접근이 가능합니다. 따라서 모든 테이블과 스키마에 대해서 CRUD(읽기, 쓰기, 수정, 삭제)가 가능합니다. 당연히 읽기만 가능하게 한다거나 수정만 가능하게 하는 설정도 가능하며 차등적 권한 부여도 가능합니다. 이제 데이터 베이스를 생성해봅시다. CREATE DATABASE mydb; 생성 명령어는..

MariaDB(MySQL) 설치 방법 - bitnami WAMP stack 설치를 시작하기에 앞서 MariaDB에 관하여 언급하겠습니다. MariaDB는 MySQL이 오라클에 인수되면서 라이선스 호환을 위해 기존 MySQL 개발자가 제작한 MySQL과 동일한 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySQL과 소스코드와 구조가 동일하고 명령어 및 사용 방법까지 완전히 동일한 시스템입니다. bitnami 패키지 라이브러리 페이지에서 설치를 진행해보겠습니다. bitnami - WAMP 페이지로 이동합니다. WAMP는 Windows 10에서 Apache, MariaDB(MySQL), PHP를 한번에 설치할 수 있는 패키지 라이브러리입니다. 이것을 이용하면 시스템을 좀 더 편리하게 설치할 수 있습니다. On m..

강한 연결 요소 (Strongly Connected Component) 방향성이 존재하는 유향 그래프에서 모든 정점이 다른 모든 정점들에 대하여 방문할 수 있는 경우 즉, 어떤 두 정점 간의 경로가 존재하면 그 집단이 강하게 연결되었다고 표현합니다. 이것을 강한 연결 요소 혹은 강한 결합 요소라고 말합니다. 또한 전체 그래프가 강한 연결 요소가 아니더라도 전체 그래프의 부분 그래프 안의 정점들이 강한 연결 요소로 묶여있다면 그 부분 그래프는 강한 연결 요소가 됩니다. 이것으로 볼 때, 강한 연결 요소가 성립하는 그래프는 반드시 하나의 유향 사이클을 포함하는 그래프입니다. 알고리즘 원리 깊이 우선 탐색(DFS)을 기반으로 하는 선형 탐색 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 코사라주의 알고리즘과 타잔의 알고리즘..

위상 정렬 알고리즘 (Topology Sort) 위상 정렬은 방향성이 있는 유향 그래프에서 순서가 정해져있는 정점들의 순서를 거스르지 않으면서 모든 정점을 나열하는 알고리즘입니다. 위상 정렬의 대표적인 예시는 다음과 같습니다. 예를 들어 컴퓨터공학과에서 알고리즘 과목을 수강하고자 할 때 해당 과목을 수강하기 위한 선수 과목들이 존재합니다. 즉, 알고리즘을 수강하기 위해선 자료구조를 먼저 수강해야 하며 C프로그래밍을 수강하기 위해서는 먼저 이산수학을 수강해야 할 것입니다. 순서가 존재하는 유향그래프에서 위 예시를 위상 정렬하면 다음과 같은 순서가 나타납니다. 이산수학 -> 프로그래밍 원리 -> C프로그래밍 -> 자료구조 -> 알고리즘 위상 정렬을 통해 올바른 수강순서를 찾아낼 수 있습니다. 이처럼 선후 관..