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== 사칙연산 ==
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덧셈과 곱셈에 대해 교환법칙이 성립한다.
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* <math>a+b=b+a</math>
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* <math>a \times b=b \times a</math>
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== 기하학 ==
 
== 기하학 ==
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* <math>a^2+b^2=c^2</math>
 
* <math>a^2+b^2=c^2</math>
 
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=== 삼각함수 ===
 
=== 삼각함수 ===
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* 코사인 : <math>\cos A = \frac{b}{c}</math>
 
* 코사인 : <math>\cos A = \frac{b}{c}</math>
 
* 탄젠트 : <math>\tan A = \frac{a}{b}</math>
 
* 탄젠트 : <math>\tan A = \frac{a}{b}</math>
 
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== 해석학 ==
 
== 해석학 ==
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* <math>x^2-2xy+y^2=(x-y)^2</math>
 
* <math>x^2-2xy+y^2=(x-y)^2</math>
 
* <math>x^2-y^2=(x+y)(x-y)</math>
 
* <math>x^2-y^2=(x+y)(x-y)</math>
 
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=== 이차방정식의 근의 공식 ===
 
=== 이차방정식의 근의 공식 ===
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* <math>x=\frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}</math>
 
* <math>x=\frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}</math>
 
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=== 수열 ===
 
=== 수열 ===
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자연수 1부터 n까지 더한 합은 다음과 같이 계산할 수 있다.
 
자연수 1부터 n까지 더한 합은 다음과 같이 계산할 수 있다.
 
* <math>\sum_{k=1}^n k = 1 + 2 + 3 + \cdots + n = \frac{n(n+1)}{2}</math>
 
* <math>\sum_{k=1}^n k = 1 + 2 + 3 + \cdots + n = \frac{n(n+1)}{2}</math>
 
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=== 무한급수 ===
 
=== 무한급수 ===
 
무한급수(無限級數)란 수열에서 항의 개수가 무한히 많은 것을 모두 더한 것이다. 무한급수는 발산하거나 수렴한다.
 
무한급수(無限級數)란 수열에서 항의 개수가 무한히 많은 것을 모두 더한 것이다. 무한급수는 발산하거나 수렴한다.
 
* <math>\lim_{n \to \infty} \sum_{k=1}^n \frac{1}{k^2} = \frac{1}{1^2} + \frac{1}{2^2} + \frac{1}{3^2} + \cdots = \frac{\pi^2}{6}</math>
 
* <math>\lim_{n \to \infty} \sum_{k=1}^n \frac{1}{k^2} = \frac{1}{1^2} + \frac{1}{2^2} + \frac{1}{3^2} + \cdots = \frac{\pi^2}{6}</math>
 
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=== 미분 ===
 
=== 미분 ===
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일반적으로 <math>f(x)=x^n</math>을 <math>x</math>에 대해 미분하면, <math>f'(x) = \frac{d}{dx}x^n = nx^{n-1}</math>이다.
 
일반적으로 <math>f(x)=x^n</math>을 <math>x</math>에 대해 미분하면, <math>f'(x) = \frac{d}{dx}x^n = nx^{n-1}</math>이다.
 
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=== 적분 ===
 
=== 적분 ===
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만약 <math>f(x)=\sqrt{x}</math>을 구간 <math>[0, 1]</math> 범위에서 정적분하면, <math>\int_{0}^{1} \sqrt{x} dx = \int_{0}^{1} x^{1 \over 2} dx = \left[ \frac{1}{\frac{1}{2} + 1} x^{\frac{1}{2}+1} \right]_{0}^{1} = \frac{2}{3} - 0 = \frac{2}{3}</math> 이다.
 
만약 <math>f(x)=\sqrt{x}</math>을 구간 <math>[0, 1]</math> 범위에서 정적분하면, <math>\int_{0}^{1} \sqrt{x} dx = \int_{0}^{1} x^{1 \over 2} dx = \left[ \frac{1}{\frac{1}{2} + 1} x^{\frac{1}{2}+1} \right]_{0}^{1} = \frac{2}{3} - 0 = \frac{2}{3}</math> 이다.
 
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== 확률과 통계 ==
 
== 확률과 통계 ==
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두 사건 A, B에 대하여, 다음 공식이 성립한다. 즉, 사건 B가 일어난 경우에 사건 A가 일어날 확률(<math>P(A|B)</math>)은 사건 A가 일어난 경우에 사건 B가 일어날 확률(<math>P(B|A)</math>)을 사건 A가 일어날 확률(<math>P(A)</math>)로 곱한 후 사건 B가 일어날 확률(<math>P(B)</math>)로 나눈 값과 같다.
 
두 사건 A, B에 대하여, 다음 공식이 성립한다. 즉, 사건 B가 일어난 경우에 사건 A가 일어날 확률(<math>P(A|B)</math>)은 사건 A가 일어난 경우에 사건 B가 일어날 확률(<math>P(B|A)</math>)을 사건 A가 일어날 확률(<math>P(A)</math>)로 곱한 후 사건 B가 일어날 확률(<math>P(B)</math>)로 나눈 값과 같다.
 
* <math>P(A|B)=\frac{P(B|A)*P(A)}{P(B)}</math>
 
* <math>P(A|B)=\frac{P(B|A)*P(A)}{P(B)}</math>
 
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=== 정규분포 ===
 
=== 정규분포 ===
정규분포(正規分布)에서 평균을 μ, 표준편차를 σ라 하면, 확률밀도함수는 다음과 같다.
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정규분포(正規分布)에서 평균을 μ, 표준편차를 σ라 하면, 확률밀도함수는 다음과 같다.  
 
* <math>f(x) = {1 \over \sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math>
 
* <math>f(x) = {1 \over \sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math>
  
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변량 <math>X</math>가 정규분포를 따를 때, <math>X \sim N(\mu, \sigma^2)</math>라고 표시한다.
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정규분포의 확률밀도함수를 적분하면 1이 된다.
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* <math>\int_{-\infty}^{\infty} f(x) dx = \int_{-\infty}^{\infty} \left( {1 \over \sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \right) dx = 1</math>
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== 참고자료 ==
 
== 참고자료 ==
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== 같이 보기 ==
 
== 같이 보기 ==
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* [[수학]]
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* [[도움말:특수문자]]
 
* [[도움말:위키 고급 문법]]
 
* [[도움말:위키 고급 문법]]
  
 
{{위키 도움말}}
 
{{위키 도움말}}

2022년 3월 2일 (수) 02:39 기준 최신판

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사칙연산[편집]

덧셈과 곱셈에 대해 교환법칙이 성립한다.


기하학[편집]

피타고라스의 정리[편집]

직각삼각형의 빗변의 길이의 제곱은 다른 두 변의 길이를 각각 제곱한 후에 합한 것과 같다. 즉, 직각삼각형의 밑변의 길이를 , 높이를 , 빗변의 길이를 라고 하면, 다음 공식이 성립한다.


삼각함수[편집]

직각삼각형 ABC에서 C가 직각일 때, 세 꼭지점 A, B, C의 마주보는 변의 길이를 각각 a, b, c라고 하면, 사인, 코사인, 탄젠트는 다음과 같이 정의할 수 있다.

  • 사인 :
  • 코사인 :
  • 탄젠트 :


해석학[편집]

인수분해[편집]

인수분해(因數分解)란 하나의 다항식을 두 개 이상의 인수(factor)의 곱으로 분해하는 것을 말한다. 반대말은 전개이다.


이차방정식의 근의 공식[편집]

이차방정식 을 만족하는 의 값은 다음과 같다.


수열[편집]

수열 의 제1항부터 제n항까지의 합은 다음과 같이 표기한다.

자연수 1부터 n까지 더한 합은 다음과 같이 계산할 수 있다.


무한급수[편집]

무한급수(無限級數)란 수열에서 항의 개수가 무한히 많은 것을 모두 더한 것이다. 무한급수는 발산하거나 수렴한다.


미분[편집]

함수 에서 가 미분 가능한 경우, 를 각각 의 증분이라고 하면, 다음 공식이 성립한다.

일반적으로 에 대해 미분하면, 이다.

적분[편집]

폐구간 에서 연속인 함수 에 대한 정적분은 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다.

  • 이다. 단, 이고, 이다.

일반적으로 을 적분하면, 이다.

예를 들어 을 구간 범위에서 정적분하면, 이다.

만약 을 구간 범위에서 정적분하면, 이다.

확률과 통계[편집]

베이즈 정리[편집]

두 사건 A, B에 대하여, 다음 공식이 성립한다. 즉, 사건 B가 일어난 경우에 사건 A가 일어날 확률()은 사건 A가 일어난 경우에 사건 B가 일어날 확률()을 사건 A가 일어날 확률()로 곱한 후 사건 B가 일어날 확률()로 나눈 값과 같다.


정규분포[편집]

정규분포(正規分布)에서 평균을 μ, 표준편차를 σ라 하면, 확률밀도함수는 다음과 같다.

변량 가 정규분포를 따를 때, 라고 표시한다.

정규분포의 확률밀도함수를 적분하면 1이 된다.


참고자료[편집]

같이 보기[편집]