파이썬 수치해석 레시피

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파이썬 수치해석 레시피

Math, Numerical Analysis, Python

시작일

매주 2019년 10월 12일

진행일시

매주

모집현황

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진행장소

캠퍼스

학습대상

- 수학 기초 좀 공부해 보신분들
- 세상 강의 다 들어보시고도 말로만 항상 수학 초보이신 많~은 분들

과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

학습목표

- “Numerical Recipes in Python” 이라는 별명이 붙은 이 책을 이해한다
- 행렬 및 희소행렬, 벡터, 상미분과 편미분, 적분, 인수분해, 시계열, 선형대수, 통계 모델링, 머신러닝, 신호 처리 등의 대표적인 문제해결의 Python 활용 예제를 익힌다
- 과학 및 공학 문제를 수치적 기법으로 처리하는 방법을 이해한다

운영방식

* 사전학습 : 기존 풀잎스쿨 방식과 동일하게 사전학습을 미리 해오고 모임 시간에 함께 공부해온 내용을 토의하는 방식

선수지식

- 파이썬을 조금 다루실 수 있는 분이면 좋습니다.
- 선형대수 듣고 오시면 좋습니다.
- 미분방정식 듣고 오시면 좋습니다.
- 그런데, 이걸 다 아시는 분이 본 풀잎반에 오실 것이라 생각치 않습니다.
- 병행하여 학습이 가능한 8주간 수학에 집중할 수 있는 분들

학습 및 참고자료

주교재
Numerical Python 2nd Edition
(파이썬과 수치해석 2/e, 로버트 요한슨 지음, (주)크라스랩 옮김)

커리큘럼

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주차	모임내용	학습자료
1 주차	과학 컴퓨팅에 대한 일반적인 원칙과 python 계산 작업에 사용할 수 있는 주요 개발 환경을 소개 Numpy 라이브러리 소개 / SymPy 라이브러리 사용한 기호 연산 실습	주교재 1장 python을 이용한 컴퓨팅 환경 2장 벡터, 행렬, 다차원 배열 3장 기호연산
2 주차	Matplotlib 라이브러리 이용한 도식화와 시각화 Scipy 와 SymPy 라이브러리 사용해 수치적 기호적 방법 확인 cvxopt 라이브러리 사용한 최적화 탐구	주교재 4장 도식화와 시각화 5장 방정식 풀이 6장 최적화
3 주차	보간법, 고급 알고리즘과 기법에서의 주요 역할 확인 Scipy 활용한 적분 확인	주교재 7장 보간법 8장 적분
4 주차	상미분 방정식과 희소행렬/그래프 기법을 살펴봄	주교재 9장 ODE 10장 희소 행렬과 그래프
5 주차	PDE 내용 확인 Pandas 라이브러리 이용한 데이터 분석 프레임 워크 소개	주교재 11장 PDE 12장 데이터 처리 및 분석
6 주차	Scipy stats 패키지의 기본적인 통계 분석과 기법을 다룸 statsmodel 라이브러리 이용한 통계 모델링 확인	주교재 13장 통계학 14장 통계
7 주차	scikit-learn 라이브러리 이용한 머신 러닝을 알아보고 통계와 데이터 분석을 확인 베이즈 통계와 PyMC 라이브러리 확인	주교재 15장 머신 러닝 모델링 16장 베이즈 통계
8 주차	신호처리 확인 / 데이터 입출력, 파일 수치 데이터 읽고 쓰는 방법을 살펴봄 Numba 와 Cython 라이브러리 이용한 Python 코드 속도를 높이는 두가지 방법을 익힘	주교재 17장 신호 처리 18장 데이터 입출력 19장 코드 최적화
9 주차
10 주차
11 주차

퍼실소개

이주희

쉬운 수학만 골라서 공부하는 연구원입니다. 지난 풀잎에서 파이썬을 처음 공부해보고 너무 재미있었어서, 파이썬을 활용하여 수학공부를 해보면 어떨까?! 재미있을 거 같기도 하고 궁금해서 개설하게 되었습니다. 수학지식을 파이썬을 통해서 좀 더 시각화 하면 더 이해가 쏙쏙 되지 않을까요?

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