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Stocahstic process 수업을 공부하면서 정리한 내용입니다. Last update : 2025/1/7
Stochastic ProcessStocahstic process 수업을 공부하면서 정리한 내용입니다. Last update : 2025/1/7
2025.01.07 -
Principles of mathematical Analysis, Rudin Exercise solution Last update : 2025/1/5
Principle of Mathematical Analysis Exercise SolutionPrinciples of mathematical Analysis, Rudin Exercise solution Last update : 2025/1/5
2025.01.05 -
개인 공부 정리용도로 제작한 자료입니다. 주된 참고자료는 Stein 3권 Real analysis이고 부수적으로 Folland책을 참고하였습니다. Last update : 2024/8/14
Measure Theory개인 공부 정리용도로 제작한 자료입니다. 주된 참고자료는 Stein 3권 Real analysis이고 부수적으로 Folland책을 참고하였습니다. Last update : 2024/8/14
2024.08.13 -
[에브리유니즈 체험단 협찬 후기]기존에 키크론 K8 청축 모델을 2020년도에 구매하여 사용하던 중, B1 pro 체험단 모집글을 확인하게 되었고, 당첨이 됨에 따라 해당 모델에 대한 후기를 남기도록 하겠습니다.제품 구성은 다음과 같습니다.키보드 유형은 펜타그래피이고, 숫자패드가 없는 버젼이라서 콤팩트하게 가방에 들고 다닐 수 있는 정도의 크기를 가지고 있습니다.K8 청축 키보드의 경우 기계식 키보드에 속하는 것으로 직접적인 비교는 어렵겠지만, B1 모델과 비교했을 때 다음과 같은 장단점을 가지고 있습니다.장점들고 다니기 굉장히 편입니다. K8 모델의 경우, 들고 다니면서 사용하기에는 많이 불편한데 이 모델의 경우에는 충분히 들고다니면서 움직일만 한 것 같습니다.소음이 굉장히 적은 편입니다. 연구실에서 ..
Keychron B1 pro 후기[에브리유니즈 체험단 협찬 후기]기존에 키크론 K8 청축 모델을 2020년도에 구매하여 사용하던 중, B1 pro 체험단 모집글을 확인하게 되었고, 당첨이 됨에 따라 해당 모델에 대한 후기를 남기도록 하겠습니다.제품 구성은 다음과 같습니다.키보드 유형은 펜타그래피이고, 숫자패드가 없는 버젼이라서 콤팩트하게 가방에 들고 다닐 수 있는 정도의 크기를 가지고 있습니다.K8 청축 키보드의 경우 기계식 키보드에 속하는 것으로 직접적인 비교는 어렵겠지만, B1 모델과 비교했을 때 다음과 같은 장단점을 가지고 있습니다.장점들고 다니기 굉장히 편입니다. K8 모델의 경우, 들고 다니면서 사용하기에는 많이 불편한데 이 모델의 경우에는 충분히 들고다니면서 움직일만 한 것 같습니다.소음이 굉장히 적은 편입니다. 연구실에서 ..
2024.08.08 -
Last update : 2024.5.11
Abstract Algebra Notes (Sylow theorem)Last update : 2024.5.11
2024.05.11 -
TBD Last update : 2024/03/30
Diffusion modelTBD Last update : 2024/03/30
2024.03.30 -
Norm approximationBasic norm approximation problemAssume that the columns of AAA are independent.minimize ∥Ax−b∥\text{minimize }\|Ax - b\| minimize ∥Ax−b∥where A∈Rm×nA\in \R^{m\times n}A∈Rm×n with m≥nm\ge nm≥n, ∥⋅∥\|\cdot\|∥⋅∥ is a norm of Rm\R^mRmGeometric interpretationGeometrically, the solution x∗x^*x∗ is the point such that Ax∗∈R(A)Ax^*\in \mathcal R(A)Ax∗∈R(A) that closest to bbb. ..
6. Approximation and fittingNorm approximationBasic norm approximation problemAssume that the columns of AAA are independent.minimize ∥Ax−b∥\text{minimize }\|Ax - b\| minimize ∥Ax−b∥where A∈Rm×nA\in \R^{m\times n}A∈Rm×n with m≥nm\ge nm≥n, ∥⋅∥\|\cdot\|∥⋅∥ is a norm of Rm\R^mRmGeometric interpretationGeometrically, the solution x∗x^*x∗ is the point such that Ax∗∈R(A)Ax^*\in \mathcal R(A)Ax∗∈R(A) that closest to bbb. ..
2024.02.23 -
LagrangianThe basic idea in Lagrangian duality is to take the constraints into account by augmenting the objective function with a weighted sum of the constraint functions.💡By using the Lagrangian, we can get a hint to solve the original problem which is not convex nor easy to solve.Standard form problem (not necessary convex)minimize f0(x)\text{minimize }f_0(x)minimize f0(x)subject tofi(x)≤0i=..
5. DualityLagrangianThe basic idea in Lagrangian duality is to take the constraints into account by augmenting the objective function with a weighted sum of the constraint functions.💡By using the Lagrangian, we can get a hint to solve the original problem which is not convex nor easy to solve.Standard form problem (not necessary convex)minimize f0(x)\text{minimize }f_0(x)minimize f0(x)subject tofi(x)≤0i=..
2024.02.13