#재료역학 #고체역학 보의 전단력이 작용하고 있을 때 단면의 y지점에서 발생하는 전단응력은 다음과 같습니다. V는 단면에 작용하는 전단력 y는 중립축(도심)으로부터의 거리 Q(y)는 y지점에서 "바깥쪽 단면에 대한 단면 일차 모멘트" I는 중립축 기준 단면 이차 모멘트(Iz 또는 Iyy). 모든 지점에서 동일한 값 t는 y지점에서의 가로폭. y지점마다 다를 수 있음. 응용하는 예제를 한 번만 따라가면 공식을 어떻게 적용하는지 바로 감을 잡을 수 있습니다. 예제를 통해 . . . > 복잡한 형상의 단면 이차 모멘트 > 단면 일차 모멘트(Q)를 쉽게 구하는 방법 > 전단응력의 분포 등을 익히게 됩니다. (예제) WF보에 V = 10kN의 전단력이 작용할 때, 점 A, B, C에서의 전단응력을 구하여라 C점은 도심이다. 출처 : https://bedfordreinforced.com/product/wide-flange-wf-beam/ > WF보(Wide-Flange Beam / Web-Fl

스튜어트 미분적분학 저자 James Stewart 출판 북스힐 발매 2023.03.05. 이번 글에서는 멱급수와 멱급수의 수렴반경을 알아봅시다. 목차 1. 서론 2. 멱급수를 간단한 함수로 표현하기 3. 멱급수의 수렴 1. 서론 멱급수(power series)는 다음과 같이 다항함수들의 합으로 표현된 급수를 말합니다. Cn은 x^n의 계수입니다. 멱급수는 x의 값에 따라 수렴할수도 있고, 발산할 수도 있습니다. 급수의 수렴/발산을 조사하는 여러 가지 test가 있습니다. https://blog.naver.com/subprofessor/222100880217 [미분적분학] 교대급수 판정법 #미분적분학 오늘은 무한급수의 합이 수렴하는지, 발산하는지 알 수 있는 판정법(Test) 중 교대급수 판정... blog.naver.com https://blog.naver.com/subprofessor/222108497103 [미분적분학] 비판정법 (Ratio Test) #미분적분학 많은 학생들이

중식 + 양식 느낌의 퓨전요리 전문점 구구당입니다 대형 카페 알베르 맞은편에 위치하고 있어요 구구당 서울특별시 강남구 강남대로102길 35 구구당 이 블로그의 체크인 이 장소의 다른 글 https://www.instagram.com/gugudang.seoul/ 강남역맛집 강남역파스타 강남데이트 구구당(@gugudang.seoul) • Instagram 사진 및 동영상 팔로워 3,055명, 팔로잉 132명, 게시물 59개 - 강남역맛집 강남역파스타 강남데이트 구구당(@gugudang.seoul)님의 Instagram 사진 및 동영상 보기 www.instagram.com > 매장 내부 출처 : 구구당 인스타 출처 : 구구당 인스타 출처 : 구구당 인스타 구구당은 지상1층과 지하 공간이 있어 자리도 넉넉하고 옆 테이블과 거리가 있어 편안히 시간을 보내기에도 좋았어요 > 식사 리뷰 보니까 여기 시그니쳐인 홍콩 파스타 많이 드시는 것 같길래 저희도 포함해서 주문했습니다 홍콩 파스타(출처 :

numpy as np @ np.isclose(a, b, atol = c) a,b가 허용오차 c 내에 있는지 확인. True / False로 반환 >>>> np.isclose(0,0.1,atol=0.09) False >>>> np.isclose(0,0.1,atol=0.11) True atol = c가 입력되지 않으면 단순히 a = b인지 (오차 1e-8정도) 확인한다. deepxde as dde @ dde.grad.jacobian(output_tensor, input_tensor,i = i_th_row, j = j_th_col) ex) du_x = dde.grad.jacobian(Y, X, i = 0, j = 0)은 아래와 같은 도함수를 정의한다. deepxde as dde @ dde.grad.hessian(output_tensor, input_tensor,i = i_th_row, j = j_th_col, component = m) ex) dde.grad.hessian(y,x, i =

#유체역학 #무차원화 목차 1. 차원과 단위(Dimensions and Units) 2. 방정식의 무차원화(Nondimensionalization of Equations) 3. 예제1 : 운동방정식 - 중력가속도 4. 무차원화의 장점 5. 예제2 : 나비에-스톡스 방정식(Navier-stokes equation) 6. 특수한 경우들 1. 차원과 단위 무차원화(Nondimensionalization)을 이해하기 위해서는 먼저 차원의 정의를 알아야 합니다. 정의 : Dimension is a measure of physical quantity while a unit is a way to assign a number to that dimension. 예를 들어 "길이"는 차원이고, 미터(m)나 인치(inch)는 단위가 됩니다. Length : Dimension(L)이고 이에 대응되는 unit은 m, km, cm, inch, ft . . . 주요한 7가지 차원(Primary dimensio

한PDF 순서 바꾸기, 한PDF 페이지 순서 바꾸기 한컴 PDF에는 PDF 병합, 쪽 추출의 기능이 있지만 순서바꾸기 기능이 내장되어 있지 않다. 하지만 쪽 추출 기능을 응용하여 PDF의 페이지 순서를 바꿀 수 있다. 한 PDF 화면에서 [도구] -> [쪽 추출하기] 클릭 [범위] : 일부분 선택 후 원하는 순서대로 입력 후 [확인] 순서가 바뀐 새 문서를 얻을 수 있다. [저장] 버튼을 꼭 눌러서 새 문서로 저장해야 순서가 유지된다!

#유체역학 porosity(공극률)은 다공성 물질에서 주로 쓰이는 용어고 void fraction은 다상 유동에서 주로 사용되는 용어다 void fraction은 two-phase flow(특히 bubbly flow)의 가장 중요한 파라미터 중 하나이며 two-phase density, two-phase velocity 등의 파라미터를 정의하는 중요한 물리량이다. flow pattern transition, heat transfer, pressure drop 등에도 사용되는 개념이다. 기본적인 이론과 vertical / horizontal channel의 경우를 살펴보자 참고) https://www.researchgate.net/file.PostFileLoader.html?id=5799e384b0366db58523db21&assetKey=AS%3A388776900743169%401469703044644 void fraction의 정의는 다양하지만, 위 문서에서는 local void

원문 : https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.aaw4741 1. 배경: 흐름 시각화와 유체 역학 액체와 기체가 어떻게 움직이는지에 대한 연구인 유체 역학은 수세기 동안 시각적 기법을 사용하여 분석되어 왔습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 흐름 패턴을 이해하기 위한 연기 및 염료 시각화. 실험실에서 흐름을 측정하기 위한 입자 이미지 속도 측정(PIV) 및 자기 공명 영상(MRI). 그러나 이러한 시각화에서 정확한 속도와 압력 정보를 추출하는 것은 여전히 복잡한 작업입니다. 유체 역학을 계산하는 기존의 방법은 보존 법칙에서 파생된 편미분 방정식인 Navier-Stokes(NS) 방정식을 풀어야 하지만, 이는 특히 인체의 혈류와 같은 복잡한 형상과 시나리오의 경우 계산 비용이 많이 듭니다. 2. 숨겨진 유체 역학(HFM): 물리학 기반 머신 러닝 접근 방식 HFM은 딥러닝을 사용해 유체 역학 문제를 보다 효율적으로 해결합니다. 이는 신

> 키워드 PINN, NN, DNN, Flow reconstruction, Flow visualization, PDE, Loss function >목차 0. Introduction 1. PINN의 장점 2. PINN 3. PINN의 동향 4. PINN의 검증 출처 : https://link.springer.com/article/10.1007/s10409-021-01148-1 Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: a review - Acta Mechanica Sinica Abstract Despite the significant progress over the last 50 years in simulating flow problems using numerical discretization of the Navier–Stokes equations (NSE), we still cannot incorporate seam

키워드 : Flow Model, PageRank, PageRank score, vote, link, Power Iteration 웹사이트에서 링크 분석을 위해 사용되는 Flow Model을 소개합니다. 출처 : K-MOOC 데이터마이닝(강유 교수) 어떤 웹사이트가 좋은 웹사이트인지 판단하는 방법은 여러 가지가 있지만 기본적인 방법 중 한 가지는 "얼마나 많은 사람들이 방문했는지"를 가지고 판단하는 것입니다. 우리가 웹서핑을 할 때 이전 사이트에서 다음 사이트로 넘어가는 "방향"이 있습니다. 그리고 각 웹사이트마다 기존에 판단된 "좋은 웹사이트" 점수가 있습니다. 모든 웹사이트가 동일한 점수를 가지는 것이 아니라 좋은 웹사이트일 수록 가중치를 높여 점수를 매기는 것이죠 위 그림에서 보면 D -> A, B -> C 모두 동일하게 한 사이트로부터 점수를 받게 되지만 B가 D보다 훨씬 더 좋은 웹사이트이기 때문에 더 큰 점수를 C에 전달하는 것입니다. 이러한 PageRank 방식을 Flow

"A-priori"는 멀티 패스 알고리즘이다. 디스크(itemsets 데이터)를 한 번 지나며 데이터를 확인하는 것을 1-pass라고 하는데 multi-pass라는 것은 이것이 여러번 시행된다는 것. pass 수가 적을 수록 빠른 좋은 알고리즘 > {B,D}가 frequent itemset이면 그 부분집합인 {B}, {D} 또한 frequent하다는 명제의 대우를 사용하는 방법으로, "가지치기"를 통해 효율을 높이는 알고리즘이다. > {B}가 frequent하지 않다면, 초집합인 {B,C}, {B,D}, {B, C, D} . . . {B}를 포함하는 모든 집합을 count하지 않겠다고 미리 설정하는 것 구체적인 알고리즘은 다음과 같다. Pass 1 : baskets을 순차적으로 읽으며 메인 메모리에서 각각의 개별 아이템이 몇 번 나타나는지 센다. single item이 얼마나 frequent한지 센다. 이때 필요한 메모리는 아이템의 개수만큼이고, ≥ s (minimum support

Frequent Itemsets : 데이터 마이닝 및 연관 규칙 학습에서 자주 등장하는 개념 중 하나로, 주어진 집합에서 최소 지원도(minimum support)를 기준으로 빈번하게 등장하는 아이템들의 조합을 의미한다. 최소 지원도 `s`는 주어진 데이터셋에서 아이템의 출현 빈도를 평가하기 위한 기준값 역할을 한다. 즉, `s`보다 더 자주 등장하는 아이템들을 모은 집합이 Frequent Itemset이 된다. 이를 통해 우리는 자주 함께 나타나는 아이템들의 그룹을 찾아낼 수 있으며, 이를 기반으로 추가적인 패턴 분석이나 의사결정이 가능하다. 이 개념을 이해하기 위해서는 기본적인 용어인 support를 먼저 알아야 한다. support는 데이터에서 특정 아이템이나 아이템 집합이 등장하는 비율을 의미하며, 아이템이 얼마나 자주 등장하는지를 나타낸다. 만약 특정 아이템 집합의 지원도가 최소 지원도 `s` 이상이라면, 그 아이템 집합은 빈발 아이템(Frequent Itemset)으로 분

#유체역학 #머신러닝 ↓ 원문 ↓ https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-fluid-010719-060214 Machine Learning for Fluid Mechanics | Annual Reviews The field of fluid mechanics is rapidly advancing, driven by unprecedented volumes of data from experiments, field measurements, and large-scale simulations at multiple spatiotemporal scales. Machine learning (ML) offers a wealth of techniques to extract information from data that can be translated ... www.annualreviews.org 0. Abstract 유체역학은

원문 : https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/hash/69386f6bb1dfed68692a24c8686939b9-Abstract.html 이 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크의 새로운 모델인 '신경 오일러 미분 방정식(Neural ODE)'을 제안합니다. 기존의 신경망 구조는 은닉 레이어가 이산적 단계로 처리되었지만, 신경 ODE는 은닉 상태의 변화를 미분 방정식을 통해 연속적으로 모델링합니다. 이는 메모리 사용량을 일정하게 유지하면서도 입력에 따라 계산 전략을 유연하게 조정할 수 있다는 장점이 있습니다. 신경 ODE는 연속 시계열 분석과 확률적 생성 모델에서 특히 유용합니다. 계산 효율성을 극대화하면서도 정확성을 확보할 수 있어, 다양한 데이터 처리에 적합한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 환자 의료 기록처럼 불규칙한 데이터를 처리할 때도 효과적이며, 예측 정확도에서도 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보여줍니다. 또한, 신경 ODE는 기존의 잔차

원문 : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/cgf.13619 이 논문은 물리 기반 유체 시뮬레이션의 효율성을 극대화하는 딥 러닝 기반의 생성 네트워크인 'Deep Fluids'에 대해 설명합니다. 연구자들은 다양한 파라미터에 따른 유체 동작을 빠르게 생성할 수 있는 방법을 제시하며, 이를 통해 실시간 애니메이션 같은 응용 분야에서 사용 가능한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이 영상은 최신 기술이 유체 시뮬레이션의 혁신적 변화를 가져올 수 있는 가능성을 탐구합니다. 핵심 주제로는, 유체 시뮬레이션을 위한 혁신적인 생성적 딥러닝 아키텍처가 개발되었다는 것입니다. Deep Fluids라는 네트워크는 기존 방식보다 700배나 빠르게 유체 시뮬레이션을 처리하며, 실시간 응용에 적합합니다 . 또한 물리적으로 그럴듯한 움직임을 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 가상현실이나 게임 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 큽니다. 이 모델은 생

원문 : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cnm.1640100303 이 논문은 신경망을 기반으로 한 함수로 편미분 방정식을 해결하는 수치적 방법을 제안하고 있습니다. 신경망의 '범용 근사기' 개념을 이용해 계산 문제를 비제한 최소화 문제로 전환함으로써, 연구자는 최소한의 노력으로도 양질의 해결책을 얻을 수 있습니다. 핵심적으로, 이 논문은 비선형성과 비동질성을 포함한 문제에 신경망을 적용한 효율적인 수치 해법을 탐구하고 있습니다. 신경망 기반의 편미분 방정식 해결 방법은 매우 효율적입니다. 이 논문은 신경망을 활용해 편미분 방정식을 풀기 위한 새로운 수치적 접근법을 제시하고 있습니다. 신경망은 구현이 간단하면서도 적합한 근사해를 제공할 수 있으며, 짧은 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 장점이 있습니다. 계속체 역학 문제는 주로 비선형 편미분 방정식을 포함하며, 이러한 비선형성은 재료의 특성이나 경계 조건에서 기인합니다. 기존의

#유체역학 #다상유동 https://en.wikipedia.org/wiki/Particle-laden_flow Particle-laden flow - Wikipedia Particle-laden flows refers to a class of two-phase fluid flow , in which one of the phases is continuously connected (referred to as the continuous or carrier phase) and the other phase is made up of small, immiscible, and typically dilute particles (referred to as the dispersed or particle phase).... en.wikipedia.org https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/article/particle-d

https://youtu.be/GFLb5h2O2Ww?si=gye1SWfOVsAQlW-U 원본 채널 : Kurzgesagt – In a Nutshell 목차 핵심주제 1. ️존 그린의 특별한 이야기: 백색 죽음과 결핵에 대해 2. 결국 결핍된 인체의 파라사이트 TB의 생존 전략 3. 결핵의 생태 및 면역 반응 4. 결핵: 천천히 퍼지는 치명적인 문제 5. 결핵, 인간 행동을 이용한 전파와 치료의 어려움 6. 기후 변화처럼 천천히 악화되는 결핵 문제 7. 결핵 퇴치의 중요성과 도움이 필요한 사람들 이 영상은 결핵, 즉 '흰 죽음'에 대한 심도 깊은 이야기를 다룹니다. 결핵은 인류 역사에서 가장 치명적인 전염병 중 하나로, 수백 년간 수억 명의 생명을 앗아왔으며, 현대에도 여전히 주요 감염병으로 남아 있습니다. 결핵이 어떻게 감염되고 면역 체계를 교묘히 회피하는지를 설명하며, 이를 효과적으로 치료하고 예방할 수 있는 방법과 교육의 중요성을 강조합니다. 우리는 이미 치료 방법을 알고 있지만

https://www.youtube.com/watch?v=FIjqXrkw7P4 세상이 너무나 어지럽다. 대체 어디서부터 손을 써야 하는지도 모르겠고 회복 가능한 수준인지 가늠조차 하기가 어렵다. 매체를 통해 반복해서 노출되다보면 익숙해지고 무뎌질 수밖에 없는데 전 세계의 축제인 올림픽을 발판으로 삼아(물론 올림픽의 기원도 당시 섬기던 거짓 신들을 숭상하기 위한 것) 성적 방종과 반기독교적 메세지를 퍼뜨리려는 것이 너무나 악하게 느껴진다. 출처 : 프랑스 관광청 https://www.france.fr/ko/article/JO/#--1 출처 : 파리올림픽 홈페이지 https://olympics.com/ioc/ancient-olympic-games 당시 선수들이 옷을 입지 않은 상태로 경기한 것은 무기 소유나 반칙을 고려한 것일 수도 있지만 고대 그리스에서 열린 고대 올림픽의 목적을 생각해보면 음란한 의식처럼 보여진다. 하지만 이것을 2024년에 다시 강조할 만한 이유가 있는가..? 왜

목차 1. 유체 시뮬레이터와 가족의 중요성 2. 미국과의 상호작용으로 복잡한 문제를 다루는 영상. 3. 다양한 정보를 다루는 영상과 전자 산업에 대한 이해 4. 비틀즈의 전략에서 전자 음악 데이터와 에너지 측정의 중요성 5. 단일 elektron의 형태 변화와 Elemente Rieb Artikel의 중요성 6. 플러트 다이내믹스 및 과학 연구에 관한 이야기 7. 단어와 수식이 혼재돼 진행이 어려운 컴퓨터 시뮬레이션 8. ️숫자, 함수, 일반적인 주제에 대한 이해. 9. 음악적 요소를 통해 Salesforce.com 복합 체계 구현 10. ️모델링과 정보 시스템의 중요성 11. 프록소매드 혁명과 컴퓨터 계산 시대 12. ️ 의료도구와 인공지능의 혼합 활용 13. 세계의 소식과 이동성에 관한 이론 14. 컴퓨터 모델링에서 원자 입자들의 역할 15. 영화적 요소와 상상력이 결합된 역동적 테마. 16. 양자역학과 전자 상호작용 간의 연결에 대한 이해 17. 양자역학 관점에서 전자의 이동