수학 썸네일형 리스트형 [그래픽] 폴리라인에서 오프셋 들어가기라인 오프셋은 라인에서 일정한 간격으로 떨어져서 그려진다. 단순한 라인이라면 쉽지만 폴라라인인 경우 라인이 만나는 부분에서 쉽지가 않았다. 그러나 해결책을 알고는 너무 쉬워졌다. 어떻게 처리 했는지 알아보자.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)라인 오프셋 단순한 접근먼저 폴라라인으로 시작하면 복잡하니 라인부터 시작해보자. 예를 하나 보자.점 p1과 p2로된 직선이 있고 직선의 수직 방향으로 offset 크기만 큼 떨어져서 점 p1’과 p2’로된 직선이 그려진다. 이 작업은 생각보다 어렵지 않아보인다.처음 접근한 방법을 직선의 각도를 알면 오프셋의 각도를 알 수 있고 이를 사용해 오프셋한 위치의 점을 계산할 수 있다고 판단했다.점 p1과 p.. 더보기 수학기초 8 - 확률과 통계 2 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (mailto:ospace114@empal.com)확률과 통계결합확률과 조건부확률결합확률(Joint Probability)은 사건 A와 사건 B가 서로 독립사건일 때 동시에 일어날 확률이다.P(A∩B)=P(A,B)=P(A)P(B) P(A \cap B) = P(A,B) = P(A)P(B) P(A∩B)=P(A,B)=P(A)P(B)조건부확률(Conditional Probability)또는 베이즈 정리(Bayes’ theorem)는 사건 B가 일어날때 사건 A가 일어날 확률이다.P(A∣B)=P(A∩B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(B) P(A|B) = {P(A\cap B) \over P(B)} = {P(B|A)P(A) \over P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A∩B)=P(B)P(B∣A)P(A)이를 다르게 표현하면 B가 알고 있는 확률이고 .. 더보기 수학기초 7 - 확률과 통계 1 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (mailto:ospace114@empal.com)확률과 통계순열과 조합순열은 n에서 중복없이 k를 나열하는 경우의 수를 말한다.nPk=n(n−1)(n−2)…(n−k+1) _nP_k = n(n-1)(n-2)\dots(n-k+1) nPk=n(n−1)(n−2)…(n−k+1)중복순열은 n에서 중복으로 k를 나열하는 경우의 수를 말한다.nΠk=nk _n\Pi_k = n^k nΠk=nk조합은 n에서 중복없이 k를 골라는 경우의 수를 말하며 나열순서가 없기에 중복이 발생한다. 해당 중복되는 경우의 수를 제외해야 한다.(nk)=nCk=n(n−1)...(n−k+1)k(k−1)...1 \binom n k = _nC_k = {n(n-1) ... (n-k+1) \over k (k-1) ... 1} (kn)=nCk=k(k−1)...1n(n−1)...(n−k+1)다른 말로 하면 n개를 .. 더보기 수학기초 6 - 행렬2 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)선형변환선형변환(Linear Transformation)은 벡터를 다른 벡터로 변환하는 함수이다. 즉, 다르게 말하면 한 벡터공간에서 다른 벡터 공간으로 변환한다고 보면 된다. 이때 덧셈과 스칼라 곱셈에 대해서 닫혀있어야 한다.덧셈T(u+v)=T(u)+T(v)T(\bold u+ \bold v) = T(\bold u) + T(\bold v)T(u+v)=T(u)+T(v)스칼라 곱셈T(cv)=cT(v)T(c\bold v) = cT(\bold v)T(cv)=cT(v)여시서 T는 선형변환 함수이고, u, v는 벡터이고, c는 스칼라이다. 선형변환 함수는 행렬 곱셈으로 표현 가능하며, 항상 원점(T(0) = 0)을 지난다.. 더보기 수학기초 5 - 행렬1 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)행렬행렬은 선형대수학에서 선형 변환을 간단히 나타내기 위해 1개 이상 수나 식을 정사각형 배열로 나열한 것이다. 행렬은 처음에 연립 일차 방정식을 풀기위해서 시작했다.A=[123456789] A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3\\ 4 & 5 & 6\\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix} A=147258369위 행렬은 행과 열 수가 같은 정사각행렬(Square Matrix)이다. 행렬의 특정 요소를 표현하기 위해 행렬 AijA_{ij}Aij형태로 사용하며 이는 i행, j열에 해당하는 성분으로 예를 들어 A12=2A_{12} = 2A12=2가 된다.행 방향(가.. 더보기 수학기초 4- 벡터 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)벡터벡터(Vector)는 크기와 방향을 갖는 양을 표현하는 개념이다. 벡터 AB→\overrightarrow {AB}AB는 시작점 A에서 끝점 B로 이어지는 방향을 가지는 화살표로 표현된다. 벡터 표시는 문자 상단에 화살표나 진한 문자로 표현한다.a⃗,a \vec a, \bold a a,a벡터 크기는 화살표의 길이에 해당한다. 벡터 a⃗\vec aa의 크기는 ∣a⃗∣| \vec a |∣a∣로 표현된다.다음 2가지 형태의 노름으로 벡터 크기를 구할 수 있다.L1 노름절대값으로 구한다.1차원에서는 기호를 양수로 변경하며, 2차원에서 비슷하게 구할 .. 더보기 수학기초 3 - 미분과 적분 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)미분미분은 순간 변화량을 의미한다. 극한을 사용한 함수 y = f(x)의 도함수 정의이다.f′(x)=limΔx→0f(x+Δx)−f(x)Δx f'(x) = \lim_{\Delta x \rarr 0 } { f(x+\Delta x) -f(x) \over \Delta x} f′(x)=Δx→0limΔxf(x+Δx)−f(x)이를 미분 기호로 표기하면 다음과 같다. 이를 상미분(Ordinary Derivative)이라고도 한다.f′(x)=dfdx f'(x) = {d f \over d x} f′(x)=dxdf미분 성질미분의 선형성으로 다음과 같은 성질이 있다.함수 합에 대한 미분은 각 함수 미분한 합과 같다.$(f(x)+g(x))’ = f’(x) + g.. 더보기 수학기초 2 - 수열 들어가기인공지능 스터디하는 중간에 도움될 만한 수학 기초 일부를 단순 참고용으로 정리했다.작성자: http://ospace.tistory.com/ (ospace114@empal.com)수열이란?수열(Sequence)은 규칙성을 가지는 수의 나열을 의미한다. 각 숫자를 항이라고 한다.일반항: 몇번째 수를 n를 이용해서 표현ana_nan (ex. an=2na_n = 2nan=2n)집합: 중괄호 이용해 수열 전체를 표현{ana_nan}수열에는 등차수열(Arithmetic Sequence)와 등비수열(Geometric Sequence)이 있다.등차 수열은 인접한 항과 차이를 공차(Common Difference)라고 한다. 일반항은 다음과 같다.an=a+(n−1)d a_n = a + (n - 1)d an=a+(n−1)da는 초항이고 d는 공차인 경우 n번째 항을 .. 더보기 이전 1 2 다음 목록 더보기
