Monte Carlo ㅣ 몬떼까를로 ㅣ 몬테까를로 ㅣ 몬떼카를로
검출기와 상호작용을 하지 않아서 검출되지 않기 때문에, 슈퍼컴퓨팅으로 구성한 몬테카를로 시뮬레이션에 기반한 중성미자의 운동량을 기술해서 크사이씨를 재구성합니다.그 모든 시작의 단서, 입자 생성 매커니즘 양성자-양성자 충돌은 납-납 충돌 같은 고온 고밀도 환경을 만들지 못합니다. ...
확률은 도박에서부터 연구가 시작됐다보니 당시 카지노로 유명한 도시인 모나코의 몬테카를로의 이름을 땄어요. 오늘 소개할 체험에선 수십 개의 작은 막대를 여러 번 던져서 나온 데이터를 이용합니다. 신기하게도 이 데이터를 정리하다 보면 π의 근삿값을 구할 수 있어요. 배 교사는 올해 미국 ...
물리학과 교수는 같은 실험을 무작위적으로 여러 번 반복해 실험의 결과를 예측하는 ‘몬테카를로 알고리듬’으로 답을 찾았어. 김 교수는 윷판의 갈림길을 없애 간략하게 만들고, 한 팀에 말을 두 개씩 사용하도록 했어. 그리고 난 뒤 무작위로 10억 번 윷놀이를 반복해, 말을 업는 것과 상대 말을 ...
연구 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 ‘몬테카를로 방법’으로 검증을 했습니다. 몬테카를로 방법은 무작위로 추출된 난수를 이용해 우연적 결과로 유의성을 검정하는 방법입니다. 자료가 신빙성이 있다는 가설을 세운 뒤 그 가설이 유의수준을 기준으로 얼마나 믿을 만한지 따지는 거죠. ...
시뮬레이션할 수 있는 CPU 1만 개를 동시에 가동해도 약 4개월이 걸린다. 심 교수는 몬테카를로 기법을 적용해 107~108개의 중성자를 임의로 추출한 뒤, k값과 시간에 따른 중성자의 상태를 확률적으로 계산해냈다. 그리고 이를 C++언어로 구현해 ‘맥카드(McCARD)’라는 입자해석 프로그램을 만들었다. ...
구현했다. 즉 우리가 만들고 싶은 바둑 프로그램 F(x)를 f(p(x), v(x))로 만들었다. 함수 f는 ‘몬테카를로 트리탐색(MCTS·Monte Carlo Tree Search)’ 알고리즘이고, 함수 p는 ‘정책망(policy network)’으로 구현된 분기결정 경험 함수, 함수 v는 ‘가치망(value network)’으로 구현된 승률계산 경험 함수다. x는 ...
35번 줬을 때 무리가 어떻게 형성되는지 몬테카를로 시뮬레이션★으로 알아본 겁니다. 몬테카를로 시뮬레이션★ 무작위로 수를 발생시켜 수차례 실험한 것을 토대로 실제 값을 예측하는 방법. 그 결과 무리의 크기를 키우는 데 중점을 두면(α<1) 모두가 같은 무리에 속하고 한 명만 떨어져서 ...
때는 단면적의 범위를 정해 놓고 확률분포에 맞게 데이터를 만들어냈어요. 이런 걸 ‘몬테카를로 시뮬레이션’이라고 하더군요.모음을 발음하는 건 인류의 특별한 능력인줄 알았는데 반성할게요. 미안해요!괜찮아요~. 이번 연구를 통해서 인류의 조음 능력(소리를 만드는 능력)의 기원도 다시 ...