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학부 강의 노트388

유체역학 기본 개념 “When I meet God, I am going to ask him two questions: why relativity and why turbulence? I really believe that he will have and answer for the first.” - 양자역학의 아버지 베르너 하이젠베르크 (Werner Heisenberg) 그 만큼 난류해석이 어렵고 무질서 하다는 의미. 주변에서 가장 흔히 볼 수 있는 난류의 예 담배연기 - 층류에서 어느 순간 갑자기 난류로 바뀜 (사실 유체역학적 정의로서 담배연기 흐름은 난류가 아님.) 일상생활의 대부분은 난류 > 85% 정도? 유체역학 관련 용어 정리 용어정리 - 유체역학 유체역학 정지 또는 운동상태의 유체의 거동 (behavior of flu.. 2021. 12. 14.
TKE 유도 - 부시네스크 방정식 부터 https://aeir.tistory.com/entry/%ED%85%90%EC%84%9C-%EC%9A%94%EC%95%BD-%ED%91%9C%EA%B8%B0%EB%B2%95-summation-notation 2021. 12. 14.
난류 - 통계수학적 표현 평균의 여러가지 형태 ① 시간 평균(time average) : instantaneous variable : sampling time 안정한 평균을 얻고 흐름에 기여하는 큰 에디의 효과를 포함시킬 만큼 충분히 길어야 함 반면 흐름내에 나타나는 경향을 희석할 정도로 너무 길어서는 안됨 고정된 측기로부터 관측된 자료분석에 주로 사용됨 미기상학적 관측에서 주로 사용되는 최적의 평균 시간 10^3~10^4초이다. ② 공간 평균(spatial average) 비행기, 레이더 및 소다관측 분석에 사용됨 ③ 앙상블 평균 (Ensemble average) 동일한 조건으로부터 반복적으로 수행된 실험의 결과들에 대한 산술 평균 이론에서는 항상 사용되지만 실제에서는 거의 사용되지 않음 시간 평균=공간 평균=앙상블 평균 조건.. 2021. 12. 14.
나비아-스토크 방정식 나비아-스토크 방정식 (Navier-Stokces equations) - 평균류 뉴턴의 운동 제2법칙, 운동량 보존 법칙으로부터 유도된, 자전하는 지구 상에서의 유체의 힘의 균형을 나타내는 N-S 방정식은 아래와 같다 아래 식 유도는 Holton 역학책 Boussinesq Approximation 에서 유도한 식. 좌(1)항: 유체 요소에 가해지는 국지 가속으로 발생하는 관성력 (국지항) 우(1-3)항: 유체 요소에 가해지는 이류 가속으로 발생하는 관성력 (이류항) 우(4)항: 유체 요소에 작용하는 기압경도력 (PGF) 우(5)항: 유체 요소에 작용하는 겉보기 힘 (코리올리 힘 또는 가속도), 우(6)항: 유체 요소에 작용하는 점성력 또는 마찰력 (점성항) 좌(1)항과 우(1-3)항을 합치면 전미분 형태.. 2021. 12. 14.
성층권 오존 화학 2021. 11. 24.
신경망의 구조 신경망 구조 1. 네트워크(또는 모델)를 구성하는 층 2. 입력 데이터와 그에 대응하는 타깃 3. 손실함수: 예측과 타깃을 비교하여 모델의 예측이 기대값에 얼마나 잘 맞는지 측정하는 손실값을 만듬 4. 학습 진행방식을 결정하는 옵티마이저 모델: 층의 네트워크 딱 맞는 네트워크 구조를 찾는 것은 과학보다 예술. 연습 필요. >>> from keras import models >>> from keras import layers >>> model = model.Sequential() Sequential() 모델의 경우, 단일 입력, 단일 출력인 경우 사용 다중입력 데이터 + 여러 딥러닝 모듈 인 경우 함수형 API 사용 모델 설정 - 층 설정 입력층, 은닉층, 출력층 등의 딥러닝의 구성 단위 하나 이상의 텐서.. 2021. 11. 22.
신경망의 구조 - MNIST 손글씨 예제로 살펴보는 MNIST 손글씨 딥러닝 예제를 통한 신경망 구조 설명 1. 훈련/테스트 세트 구성 >>> import tensorflow as tf >>> from kerase.datasets import mnist >>> mnist = tf.keras.datasets.mnist >>> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # train / test set을 알아서 나눔 # mnist 데이터는 0~255 범위의 데이터 # 이를 0~1 사이로 맞춰주기 위해서 255로 나눔. # 딥러닝은 0~1 사이로 input 데이터의 범위를 해줘야. >>> x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 >>> x_train.sh.. 2021. 11. 22.
구글 플레이그라운드 사용해 보기 구글 플레이그라운드에 접속 https://playground.tensorflow.org Tensorflow — Neural Network Playground Tinker with a real neural network right here in your browser. playground.tensorflow.org 1. 문제유형 선택 (먼저, 선형 분리되는 작업 선택) 2. 훈련/테스트 데이터 비율 설정 3. 입력 특징 선택 4. 학습율 설정: 학습속도 결정 5. 활성화함수 선택 6. 학습시작 7. 선형분리 안되는 작업에 은닉층 추가해서 실행해서 분류 도표 차이 보기 2021. 11. 22.
넘파이(NumPy) 요약 파이썬 리스트는 활용도가 높지만, 빅데이터 처리에는 충분하지 않다. 파이썬의 리스트에서는 데이터가 비연속적인 위치에 저당되므로 대량의 데이터 처라에 불리함. C언어 스타일의 2차원 배열은 데이터들이 연속적인 위치에 저장되어 효율적으로 처리할 수 있음. 왜냐하면 연속적으로 데이터가 저장되어 있어야 다음 데이터를 찾기 쉽기 때문. NumPy(Numerical Python): 과학/공학 분야에서 사용되는 파이썬 라이브러리 넘파이 API는 Pandas, SciPy, Matplotbli, scikit-learn 등의ㅐ 패키지에서 사용됨. 훈련샘플은 2차원, 3차원 다차원 행렬안에 저장됨. 행렬에서 삭제, 분리, 추가 등의 조작은 반드시 넘파이를 사용 넘파이 불러오기 >>> import numpy as np 배열 .. 2021. 11. 22.
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