일체님 저도 과외좀 ㅠㅠ
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이게 목차인데
Chapter 1 Vector Spaces
1.1 Vector Spaces
1.2 Linear Independence
1.3 Basis
Chapter 2 Inner Products
2.1 Inner Products
2.2 Angle and Correlation Coefficient
2.3 Projections and Multiple Regressions
Chapter 3 Matrices
3.1 Matrices
3.2 Linear Functions
Chapter 4 Determinants
4.1 Permutations
4.2 Determinants
4.3 Cramer's Formula
Chapter 5 Eigenvalues
5.1 Eigenvalues
5.2 Diagonalizable Matrices
Chapter 6 Quadratic Forms
6.1 Quadratic Forms
6.2 Constrained Quadratic Forms
Chapter 7 Metric Spaces
7.1 Metric Spaces
7.2 Sequences
7.3 Bounded Sequences
7.4 Continuous Function
Chapter 8 Differentiation
8.1 Differentiation of Single Variable Functions
8.2 Differentiation of Multi-Variable Functions
8.3 Convex Functions
8.4 Separating Hyperplane Theorems
Chapter 9 Optimization Problems
9.1 Constrained Optimization Problems
9.2 Karush-Kuhn-Tucker Necessary Conditions
9.3 Constraint Qualifications
9.4 Lagrange Multipliers
9.5 Sufficient Conditions for Optimization
첨엔 선형대수쪽이고
나중엔 고등미적,실해석학,위상수학 맛보기라는데ㅠ
vector space, basis(기저), inner product (내적) 까진 어찌저찌 겨우 왓는데
Correlation Coefficient, Projections and Multiple Regressions 상관계수랑 다중회귀부터 막혓음 ㅠㅠ
이건 통계학이라는데......... 한글로 배웟어야 알지..후..
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수경입에서 이런거 배워여,,!?
헐
일체님 수학과에요 ? 오오오
수학과는 아니고
수학을 부전공여...........
뭐..뭐여
통계는 나도 안배워서 모르겠구..........
맨앞만 이해하고 넘어갔으면
6장까지는 좀 무난할껄?
뭐 공부는 좀 하기는 해야겠지만........
5단원 고유값이랑 담단원 2차형식까지는 선대쪽 한글 책보면 어떻게든 간신히 되긴될거같은데
7단원에 metric space가 위상수학이라며 슈ㅣㅠㅠㅠ
기저 오랜만에 보는단어...ㅠ
Correlation Coefficient, Projections and Multiple Regressions는
기하학적으로 접근하면 좀 쉬울껄?
3차원에서 해보구 n차원에서도 비슷한 논리로 해주면
그닥 어려울꺼 없는뎅..........
교수님이 그래프 그리면서 해주긴 했는데
예제도 기본 예제인거 같은데
영어설명+처음본거라 카오스임ㅋㅠㅠ
그리고 과외는 포항 오시면
시켜줄께 ㅋㅋㅋ
가끔 서울에 놀러오셔야져