# data[].attributes.body
(2)~(4)번 문제 중 선택하기

1. 문제 번호 : (1)

2. a = 1

3. b = 2

4. 참값 : 15/4 = 3.75

5. 근삿값 n=2 :

6. n=4 :

7. n=6 :

8. n=8 :

9. n=10 :

10. n=20 :

11. n=40 :

12. n=80 :

# data[].attributes.body
(1)~(4)번 문제 중 선택하기

1. 문제 번호 : (1)

2. 참값 :

3. 사다리꼴 방법 근삿값 :

4. 심프슨 방법 근삿값 :

5. 사다리꼴 방법 오차 :

6. 심프슨 방법 오차 :

# data[].attributes.body
(2)~(4)번 문제 중 선택하기

1. 문제 번호 : (2)

2. 참값 :

3. n=2

복합 사다리꼴 방법 근삿값 :

복합 심프슨 방법 근삿값 :

복합 사다리꼴 방법 오차 :

복합 심프슨 방법 오차 :

4. n=4

복합 사다리꼴 방법 근삿값 :

복합 심프슨 방법 근삿값 :

복합 사다리꼴 방법 오차 :

복합 심프슨 방법 오차 :

5. n=6

복합 사다리꼴 방법 근삿값 :

복합 심프슨 방법 근삿값 :

복합 사다리꼴 방법 오차 :

복합 심프슨 방법 오차 :

6. n=8

복합 사다리꼴 방법 근삿값 :

복합 심프슨 방법 근삿값 :

복합 사다리꼴 방법 오차 :

복합 심프슨 방법 오차 :

7. n=10

복합 사다리꼴 방법 근삿값 :

복합 심프슨 방법 근삿값 :

복합 사다리꼴 방법 오차 :

복합 심프슨 방법 오차 :

# data[].attributes.body
지역을 소구간으로 나눈 이미지를 첨부해주세요

1. 내가 정한 지역 :

2. 면적의 참값 :

3. 함숫값 데이터 :

4. 복합 사다리꼴(심프슨) 방법으로 구한 근삿값 :

5. 오차 :

6. 데이터를 2배로 늘렸을 때의 근삿값 :

7. 오차 :

# data[].attributes.body
파이썬 코드 이미지를 첨부해주세요

# data[].attributes.body
(2)

a=1

b=4

참값 : 14/3 = 4.666......

근삿값 n=2 : 5.371708245126285

n=4: 5.03009259251136

n=6: 4.911488382402361\

n=8: 4.851246678473609
n=10: 4.8147956786215795

n=20: 4.7411981708819955

n=40: 4.704049495111967

n=80: 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. (2)

2. a=1

3. b=4

4. 14/3 = 4.666666666666667

5. 5.371708245126285

6. 5.03009259251136

7. 4.911488382402361

8. 4.851246678473609

9. 4.8147956786215795

10. 4.7411981708819955

11. 4.704049495111967

12. 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. (2)

2. a=1

3. b=4

4. 참값: 14/3=4.66..

5. 근사값 n=2: 5.371708245126285

6. n=4: 5.03009259251136

7. n=6: 4.911488382402361

8. n=8: 4.851246678473609

9. n=10: 4.8147956786215795

10. n=20: 4.7411981708819955

11. n=40: 4.704049495111967

12. n=80: 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (2)

2. a= 1

3. b=4

4. 참값 : 14/3 = 4.666666666666667

5. 근삿값 n=2 : 5.371708245126285

6. n=4 : 5.03009259251136

7. n=6 : 4.911488382402361

8. n=8 : 4.851246678473609

9. n=10 : 4.8147956786215795

10. n=20 : 4.7411981708819955

11. n=40 : 4.704049495111967

12. n=80 : 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. (2)

2. a = 1

3. b = 4

4. 참값 : 4.666..

5. 근삿값 n=2 : 5.371708245126285

6. n=4 : 5.03009259251136

7. n=6 : 4.911488382402361

8. n=8 : 4.851246678473609

9. n=10 : 4.8147956786215795

10. n=20 : 4.7411981708819955

11. n=40 : 4.704049495111967

12. n=80 : 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (2)

2. a=1

3. b=4

4. 참값 : 14/3=4.66...

5. 근삿값 n=2 : 5.371708245126285

6. n=4 : 5.03009259251136

7. n=6 : 4.911488382402361

8. n=8 : 4.851246678473609

9. n=10 : 4.8147956786215795

10. n=20 : 4.7411981708819955

11. n=40 : 4.704049495111967

12. n=80 : 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. 문제번호 : (2)

2. a = 1

3. b = 2

4. 참값 : 14/3

5. 근삿값 n=2 : 5.371708245126285

6. n = 4 5.03009259251136

7. n = 6 4.911488382402361

8. n = 8 4.851246678473609

9. n = 10 4.8147956786215795

10. n = 20 4.7411981708819955

11. n = 40 4.704049495111967

12. n = 80 4.685387370789147

# data[].attributes.body
(3)

a=0

b=pi

참값:2

근삿값 n=2: 1.570796326794897

n=4: 1.8961188979370398

n=6: 1.9540972333137065

n=8: 1.9742316019455508

n=10: 1.9835235375094546

n=20: 1.995885972708715

n=40: 1.9989718104970655

n=80: 1.9997429724458355

# data[].attributes.body
1. 문제 번호: (2)

2. a = 1.0

3. b = 4.0

4. 참값: 14/3

5. 근삿값 n=2: 5.371708245126285

6. n=4: 5.03009259251136

7. n=6: 4.911488382402361

8. n=8: 4.851246678473609

9. n=10: 4.8147956786215795

10. n=20: 4.7411981708819955

11. n=40: 4.704049495111967

12. n=80: 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (3)

2. a= 0

3. b= pi

4. 참값 : 2

5. 근삿값 n=2 : 1.570796326794897

6. n=4 : 1.8961188979370398

7. n=6 : 1.954097233313706

8. n=8 : 1.9742316019455508

9. n=10 : 1.9835235375094546

10. n=20 : 1.995885972708715

11. n=40 : 1.9989718104970655

12. n=80 : 1.9997429724458355

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (2)

2. a=1

3. b=4

4. 참값 : 14/3

5. 근삿값: n=2: 5.371708245126285

6. n=4 : 5.03009259251136

7. n=6 : 4.911488382402361

8. n=8: 4.851246678473609

9. n=10: 4.8147956786215795

10. n=20: 4.7411981708819955

11. n=40: 4.704049495111967

12. n=80: 4.685387370789147

# data[].attributes.body
1. (2)

2. 참값=4.666..

3. n=2

4.6217

4.6622

0.0449

0.0043

4. n=4

4.6550

4.6662

0.0115

0.0004

5. n=6

4.6614

4.6665

0.0051

0.0001

6. n=8

4.6637

4.6666

0.0029

3.5292872309078405e-05

7. n=10

4.6647

4.6666

0.0018

1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (2)

2. 참값 : 14/3

3. n=2

복합 사다리꼴 방법 근삿값 : 4.621708245126285

복합 심프슨 방법 근삿값 : 4.66227766016838

복합 사다리꼴 방법 오차 : 0.044958421540381543

복합 심프슨 방법 오차 : 0.004389006498286996

4. n=4

복합 사다리꼴 방법 근삿값 : 4.65509259251136

복합 심프슨 방법 근삿값 : 4.666220708306385

복합 사다리꼴 방법 오차 : 0.011574074155307201

복합 심프슨 방법 오차 : 0.00044595836028182845

5. n=6

복합 사다리꼴 방법 근삿값 : 4.661488382402361

복합 심프슨 방법 근삿값 : 4.66656305322249

복합 사다리꼴 방법 오차 : 0.005178284264306221

복합 심프슨 방법 오차 : 0.00010361344417653129

6. n=8

복합 사다리꼴 방법 근삿값 : 4.663746678473609

복합 심프슨 방법 근삿값 : 4.666631373794358

복합 사다리꼴 방법 오차 : 0.002919988193058387

복합 심프슨 방법 오차 : 3.5292872309078405e-05

7. n=10

복합 사다리꼴 방법 근삿값 : 4.664795678621579

복합 심프슨 방법 근삿값 : 4.6666516302927965

복합 사다리꼴 방법 오차 : 0.0018709880450877847

복합 심프슨 방법 오차 : 1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. (2)

2. 참값 : 14/3

3. n=2

4.621708245126285

4.66227766016838

0.044958421540381543

0.004389006498286996

4. n=4

4.65509259251136

4.666220708306385

0.011574074155307201

0.00044595836028182845

5. n=6

4.661488382402361

4.66656305322249

0.005178284264306221

0.00010361344417653129

6. n=8

4.663746678473609

4.666631373794358

0.002919988193058387

3.5292872309078405e-05

7. n=10

4.664795678621579

4.6666516302927965

0.0018709880450877847

1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (2)

2. 참값 : 14/3

3. n=2

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 4.621708245126285

복합 심프슨 방법 근삿값: 4.66227766016838

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.044958421540381543

복합 심프슨 방법 오차: 0.004389006498286996

4. n=4

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 4.65509259251136

복합 심프슨 방법 근삿값: 4.666220708306385

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.011574074155307201

복합 심프슨 방법 오차: 0.00044595836028182845

5. n=6

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 4.661488382402361

복합 심프슨 방법 근삿값: 4.66656305322249

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.005178284264306221

복합 심프슨 방법 오차: 0.00010361344417653129

6. n=8

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 4.663746678473609

복합 심프슨 방법 근삿값: 4.666631373794358

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.002919988193058387

복합 심프슨 방법 오차: 3.5292872309078405e-05

7. n=10

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 4.664795678621579

복합 심프슨 방법 근삿값: 4.6666516302927965

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.0018709880450877847

복합 심프슨 방법 오차: 1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. (2)

2. 14/3 = 4.666666666666667

3. 4.621708245126285

4.66227766016838

0.044958421540381543

0.004389006498286996

4. 4.65509259251136

4.666220708306385

0.011574074155307201

0.00044595836028182845

5. 4.661488382402361

4.66656305322249

0.005178284264306221

0.00010361344417653129

6. 4.663746678473609

4.666631373794358

0.002919988193058387

3.5292872309078405e-05

7. 4.664795678621579

4.6666516302927965

0.0018709880450877847

1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
(4)

참값: e-1

n=2

Trapz = 1.7539310924648253

simpson = 1.7188611518765928

trapz_error = 0.03564926400578017 simpson_error = 0.0005793234175477391

n=4

Trapz = 1.7272219045575166

simpson = 1.7183188419217472

trapz_error = 0.008940076098471472 simpson_error = 3.701346270212902e-05

n=6

Trapz = 1.7222574924714809

simpson = 1.7182891699208316

trapz_error = 0.0039756640124357645 simpson_error = 7.341461786491976e-06

n=8

Trapz = 1.7205185921643018

simpson = 1.718284154699897

trapz_error = 0.002236763705256717 simpson_error = 2.3262408519464373e-06

n=10

Trapz = 1.7197134913893146

simpson = 1.7182827819248239 trapz_error = 0.0014316629302695283 simpson_error = 9.534657787746426e-07

# data[].attributes.body
1. (2)

2. 참값 : 14/3

3. n=2

4.621708245126285

4.66227766016838

0.044958421540381543

0.004389006498286996

4. n=4

4.65509259251136

4.666220708306385

0.011574074155307201

0.00044595836028182845

5. n=6

4.661488382402361

4.66656305322249

0.005178284264306221

0.00010361344417653129

6. n=8

4.663746678473609

4.666631373794358

0.002919988193058387

3.5292872309078405e-05

7. n=10

4.664795678621579

4.6666516302927965

0.0018709880450877847

1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. (2)

2. 참값=14/3

3. n=2:

4.621708245126285

4.66227766016838 0.044958421540381543

0.004389006498286996

4. n=4:

4.65509259251136

4.666220708306385

0.011574074155307201

0.00044595836028182845

5. n=6:

4.661488382402361

4.66656305322249

0.005178284264306221

0.00010361344417653129

6. n=8:

4.663746678473609

4.663746678473609

0.002919988193058387

3.5292872309078405e-05

7. n=10

4.664795678621579

4.6666516302927965

0.0018709880450877847

1.503637387045842e-05

# data[].attributes.body
1. 문제 번호 : (3)

2. 참값 : 2

3. n=2

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 1.5707963267948966

복합 심프슨 방법 근삿값: 2.0943951023931953

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.044958421540381543

복합 심프슨 방법 오차: 0.09439510239319526

4. n=4

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 1.8961188979370398

복합 심프슨 방법 근삿값: 2.0045597549844207

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.1038811020629602

복합 심프슨 방법 오차: 0.0045597549844207386

5. n=6

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 1.9540972333137065

복합 심프슨 방법 근삿값: 2.0008631896735363

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.04590276668629345

복합 심프슨 방법 오차: 0.0008631896735362687

6. n=8

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 1.9742316019455508

복합 심프슨 방법 근삿값: 2.000269169948388

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.025768398054449193

복합 심프슨 방법 오차: 0.0002691699483881038

7. n=10

복합 사다리꼴 방법 근삿값: 1.9835235375094546

복합 심프슨 방법 근삿값: 2.0001095173150043

복합 사다리꼴 방법 오차: 0.01647646249054535

복합 심프슨 방법 오차: 0.00010951731500430384

# data[].attributes.body
1. 내가 정한 지역: 서울

2. 면적의 참값: 605.2 km²

3. 함숫값 데이터:

arr = [30.0, 33.6, 33.8, 44.5, 55.3, 44.1, 30.0]
arr = [15.0, 10.0, 2.2 , 2.8, 2.6, 6.6, 24.0]

4. 복합 사다리꼴(심프슨) 방법으로 구한 근삿값: trapz_result: 711.36 km² simpson_result: 720.9 km²

5. 오차: 106.16 km², 115.7 km²

6. 데이터를 2배로 늘렸을 때의 근삿값: trapz_result: 661.9 km²

simpson_result: 655.8 km²

7. 오차: 56.7 km², 50.6 km²

# data[].attributes.body
1. 내가 정한 지역: 서울

2. 면적의 참값: 605.2 km²

3. 함숫값 데이터:

 arr = [37.0, 38.75, 39.15, 40.83, 42.69, 44.0, 44.76, 46.0, 47.45, ...,45.51, 45.81,42.0]
 arr = [ 35.49, 35.58, 35.41, 35.3, 35.16, 35.0, 33.78, 31.0..., 36.17, 37.18, 37.0]

4. 복합 사다리꼴(심프슨 방법으로 구한 근삿값: 604.8189 km², 604.78299 km²

5. 오차: 0.3811 km², 0.4171 km²

# data[].attributes.headline
최단강하곡선 최적화 실습 링크

# data[].attributes.subject
최단강하곡선 최적화 실습 링크

# data[].attributes.body
N의 값을 점점 늘려가면서 최적화 곡선이 어떻게 변하는지 이미지를 첨부해주세요.

1. N의 값 :

2. 최적화 곡선 :

# data[].attributes.body
자신이 설정한 N값에서 최적화 곡선과 사이클로이드 곡선이 얼마나 유사한지 두 곡선의 이미지를 올려주세요.

1. N의 값 :

2. 최적화 곡선과 사이클로이드 곡선의 이미지

# data[].attributes.headline
최단강하곡선 최적화 답지

# data[].attributes.subject
최단강하곡선 최적화 답지

# data[].attributes.body
자신이 심화탐구하고 싶은 요소와 관련 아이디어를 기록해봅시다.

1. 심화 탐구 주제 :

2. 관련 아이디어 :

# data[].attributes.body
1. N의 값: 50

2. 최적화 곡선: (사진)

# data[].attributes.body
1. N의 값: 100

2. 최적화 곡선: 사진

# data[].attributes.body
1. N=12

# data[].attributes.body
1. N=30

# data[].attributes.body
N=100

# data[].attributes.body
n의 값 50

최적화 곡선 : 사진

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N=60

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N=100

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N=100

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N=100

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n = 100

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n=90

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n=100

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n=100

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1. N=100

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N=90

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수치적분법(250524 사사과정)