Gaussian Integral
Gaussian integration is an integration over the entire range of real numbers for the Gaussian function, and its value is as follows.
\[\int_{-\infty}^{\infty}\exp\left(-x^2\right)dx=\sqrt \pi\]
Calculation process of Gaussian integration
First, let’s denote the value of Gaussian integration as $I$.
\[I = \int_{-\infty}^{\infty}\exp\left(-x^2...
가우스 적분
가우스 적분은 다음과 같이 가우스 함수에 대한 실수 전체 범위에 대한 적분으로, 그 값은 다음과 같다.
\[\int_{-\infty}^{\infty}\exp\left(-x^2\right)dx=\sqrt \pi\]
가우스 적분 계산 과정
우선 아래와 같이 가우스 적분의 값을 $I$라고 두자.
\[I = \int_{-\infty}^{\infty}\exp\left(-x^2\right)dx\]
그러면 $I$를 제곱한 $I^2$은 다음과 같이 생각할 수 있다.
\[I^2 = \int_{-\infty}^{\infty}exp\left(-x^2\right)dx
\int_{-\infty}^{\infty}exp\l...
Time-Frequency Uncertainty
Gaussian Function
The Gaussian function is defined by the following equation:
\[g(t) = a\cdot \exp\left(-\frac{(t-b)^2}{2c^2}\right)\]
In the context of complex Morlet wavelet, the Gaussian function serves as the envelope or time window in the time domain. By appropriately manipulating the constants a, b, and c in the equation, we can assume ...
시간-주파수 불확정도
가우시안 함수
가우시안 함수(Gaussian function)은 다음과 같은 수식으로 정의된다.
\[g(t) = a\cdot \exp\left(-\frac{(t-b)^2}{2c^2}\right)\]
가우시안 함수는 complex Morlet wavelet의 envelope 또는 시간 영역에서 보면 time window의 역할을 하게 되는 함수이다. 위의 식 중 상수 a, b,c를 적절히 변형시키면 평균 $\mu$, 표준편차가 $\sigma$인 가우시안 함수를 상정할 수 있다.
가우시안 함수를 이용하는 이유는 양자역학의 코펜하겐 해석을 빌려와 설명할 수 있을 것 같은데, freely moving quantum...
Proof of Central Limit Theorem
Essential Background Knowledge for the Proof of the Central Limit Theorem
Convolution of the Sum of Probability Variables and Probability Density Functions
Let’s consider independent random variables X and Y. Let the probability mass functions of X and Y be denoted as $m_1(x)$ and $m_2(x)$, respectively.
Now, let’s think about a new random va...
중심극한정리 증명
중심극한 정리의 증명에 필수적인 배경지식
확률 변수의 합과 확률 밀도함수의 convolution
독립적인 random variables X와 Y를 생각해보자. 이 때, X와 Y의 확률질량함수를 $m_1(x), m_2(x)$라고 하자.
이 때, $Z=X+Y$로 정의되는 새로운 random variable 를 생각해보자. 임의의 정수 $z$에 대해서 random variable $Z$의 realization을 $z$라고 하고, 임의의 정수 $k$에 대해서 $X=k$일 때, $Z=X+Y$라는 관계식이 성립하기 위해서는 $Y=z-k$일 수 밖에 없다. 사건의 관점에서 보면
\[(X=k)\text{ and }(Y=z...
Meaning of Bayes' Theorem
Formula of Bayes’ Theorem
Let’s first take a look at the formula of Bayes’ theorem. The formula of Bayes’ theorem is as follows:
\[P(H|E) = \frac{P(E|H)P(H)}{P(E)}\]
Formula (1) contains four probability values, and its appearance is almost identical, making it difficult to understand its meaning at a glance.
Among the four probability value...
베이즈 정리의 의미
베이즈 정리의 공식
우선 베이즈 정리의 공식부터 확인해보도록 하자. 베이즈 정리의 공식은 아래 식 (1)과 같다.
\[P(H|E) = \frac{P(E|H)P(H)}{P(E)}\]
식 (1)에는 총 네 개의 확률값이 적혀져 있으며, 생김새도 거의 비슷비슷해 그냥 보기에는 의미를 파악하기가 어렵다.
네 개의 확률 값 중 $P(H)$와 $P(H|E)$는 각각 사전 확률, 사후 확률이라고 부르고, 베이즈 정리는 근본적으로 사전확률과 사후확률 사이의 관계를 나타내는 정리이다.
그렇다면, 우리는 사전확률과 사후확률의 의미를 파악함으로써 베이즈 정리가 말하는 바와 그 의의를 이해할 수 있을 것이다.
베이즈 정리의 ...
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