SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 52
Downloaden Sie, um offline zu lesen
페리 수열 / farey sequence
𝐹𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛 =
0
1
,
1
2
, … ,
페리
farey
,
수열
sequence
, … ,
ohye
ohyecloudy
,
cloudy
.com
, … ,
0 + 1
1 + 2 ohyecloudy / ohyecloudy.com
2013-06-08
어쩌다가 이런 주제로…
• Project Euler 삽질이 이끌었다.
• 힘으로 푼 뒤 알아 보니 페리 수열
페리 수열 특징을 알아본다.
• + 관련된 Project Euler 문제 풀이
• 물론 Clojure로
페리 수열?
페리 수열 𝐹𝑛은
0 ≤ ℎ ≤ 𝑘 ≤ 𝑛 , gcd ℎ, 𝑘 = 1을
만족하는
ℎ
𝑘
를 오름차순으로 나열한 수열
페리 수열 𝐹𝑛은
0 ≤ ℎ ≤ 𝑘 ≤ 𝑛 , gcd ℎ, 𝑘 = 1을
만족하는
ℎ
𝑘
를 오름차순으로 나열한 수열
기약분수irreducible fraction
진분수proper fraction
𝐹1 =
0
1
,
1
1
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
𝐹3 =
0
1
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
1
1
𝐹4 =
0
1
,
1
4
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
3
4
,
1
1
⋯
어떤 특징을 가진 수열일까?
• 기본적인 3가지 특징만 소개
• 문제 풀면서 추가로~
𝐹𝑞에서
𝑎
𝑏
<
𝑝
𝑞
<
𝑐
𝑑
인
𝑝
𝑞
는
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
로 구할 수 있다
1
𝐹𝑞에서
𝑎
𝑏
<
𝑝
𝑞
<
𝑐
𝑑
인
𝑝
𝑞
는
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
로 구할 수 있다
1
알고 있는 항member
𝐹𝑞에서
𝑎
𝑏
<
𝑝
𝑞
<
𝑐
𝑑
인
𝑝
𝑞
는
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
로 구할 수 있다
1
새롭게 추가되는 항
이상하게 더하고 있어.
1
3
+
1
2
=
2
5
• 패기 넘치는 분수 더하기
• 바보 셈freshman sum
• mediant
𝐹1 =
0
1
,
1
1
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
𝐹3 =
0
1
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
1
1
⋯
0 + 1
1 + 1
=
1
2
0 + 1
1 + 2
=
1
3
1 + 1
2 + 1
=
2
3
𝐹𝑛은 𝐹𝑛−1을 포함한다.
2
𝐹1 =
0
1
,
1
1
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
𝐹3 =
0
1
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
1
1
𝐹4 =
0
1
,
1
4
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
3
4
,
1
1
⋯
𝐹1 =
0
1
,
1
1
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
𝐹3 =
0
1
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
1
1
𝐹4 =
0
1
,
1
4
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
3
4
,
1
1
⋯
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
는 𝐹𝑏+𝑑에서 처음으로 나타난다.
3
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
는 𝐹𝑏+𝑑에서 처음으로 나타난다.
3
분모와 같다
𝐹1 =
0
1
,
1
1
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
𝐹3 =
0
1
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
1
1
𝐹4 =
0
1
,
1
4
,
1
3
,
1
2
,
2
3
,
3
4
,
1
1
⋯
기본적인 특징들
•
𝑎
𝑏
<
𝑝
𝑞
<
𝑐
𝑑
인
𝑝
𝑞
=
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
• 𝐹𝑛은 𝐹𝑛−1을 포함
•
𝑎+𝑐
𝑏+𝑑
는 𝐹𝑏+𝑑에서 처음으로 나타남
이제 문제 풀이
• + 풀이에 필요한 추가적인 특징 설명
Consider the fraction, 𝑛
𝑑, where 𝑛 and 𝑑 are positive integers. If 𝑛 < 𝑑 and
HCF 𝑛, 𝑑 = 1, it is called a reduced proper fraction.
If we list the set of reduced proper fractions for 𝑑 ≤ 8 in ascending order of
size, we get:
1
8, 1
7, 1
6, 1
5, 1
4, 2
7 , 1
3, 3
8, 2
5, 3
7, 1
2, 4
7 , 3
5, 5
8, 2
3, 5
7, 3
4, 4
5 , 5
6, 6
7, 7
8
It can be seen that 2
5 is the fraction immediately to the left of 3
7.
By listing the set of reduced proper fractions for 𝑑 ≤ 1,000,000 in ascending
order of size, find the numerator of the fraction immediately to the left of 3
7.
http://projecteuler.net/problem=71
ProjectEuler#71
𝐹1,000,000에서
3
7
보다 작은 수 중 가장 큰 수를 구하라.
𝐹8 = ⋯ , 2
5 , 3
7 , ⋯
𝐹12 = ⋯ , 2
5 , 5
12 , 3
7 , ⋯
𝐹19 = ⋯ , 5
12 , 8
19 , 3
7 , ⋯
…
𝐹1,000,000 = ⋯ , 𝑥, 3
7 , ⋯
계산
필요 없다
(defn rhs-farey-pair [[a b c d]]
(let [mediant-n (+ a c)
mediant-d (+ b d)]
[mediant-n mediant-d c d]))
(rhs-farey-pair [2 5 3 7])
 [5 12 3 7]
2
5 , 3
7
5
12 , 3
7
Consider the fraction, 𝑛
𝑑, where 𝑛 and 𝑑 are positive integers. If 𝑛 < 𝑑 and
HCF 𝑛, 𝑑 = 1, it is called a reduced proper fraction.
If we list the set of reduced proper fractions for 𝑑 ≤ 8 in ascending order of
size, we get:
1
8, 1
7, 1
6, 1
5, 1
4, 2
7 , 1
3, 3
8, 2
5, 3
7, 1
2, 4
7 , 3
5, 5
8, 2
3, 5
7, 3
4, 4
5 , 5
6, 6
7, 7
8
It can be seen that there are 3 fractions between 1
3 and 1
2.
How many fractions lie between 1
3 and 1
2 in the sorted set of reduced proper
fractions for 𝑑 ≤ 12,000?
http://projecteuler.net/problem=73
ProjectEuler#73
𝐹12,000에서
1
3
보다 크고
1
2
보다 작은 항의 개수를
구하라.
𝐹12,000을 구하려면 𝐹11,999을 구해야 한다.
뒤에 붙는 형식이 아니라 중간중간 삽입
stack overflow 냄새
바로 다음 항을 구할 수 있나?
• 𝑛이 주어졌을 때.
𝐹12,000 = 0
1 , 1
12,000 , 𝑥, ⋯
이 두 항은 알 수 있다.
항상 0
1 , 1
𝑛
𝑎
𝑏
<
𝑐
𝑑
<
𝑝
𝑞
즉, 이 두 항으로 다음 항을 구하는 방법
𝑎
𝑏
<
𝑐
𝑑
=
𝑎 + 𝑞
𝑏 + 𝑞
<
𝑝
𝑞
𝒌𝑐
𝒌𝑑
=
𝑎+𝑝
𝑏+𝑞
를 만족하는 𝒌가 존재
𝑐
𝑑
는 기약분수이기 때문
𝑝
𝑞
=
𝑘𝑐 − 𝑎
𝑘𝑑 − 𝑏
𝒌𝑐
𝒌𝑑
=
𝑎 + 𝑝
𝑏 + 𝑞
𝑛
max(𝑘) =
𝑛 + 𝑏
𝑑
𝑘𝑑 − 𝑏 ≤ 𝑛
𝑘 ≤
𝑛 + 𝑏
𝑑
𝐹𝑛 =…,
𝑎
𝑏
,
𝑐
𝑑
,
𝑘𝑐−𝑎
𝑘𝑑−𝑏
,…
𝑘 =
𝑛 + 𝑏
𝑑
𝐹4 =
0
1
,
1
4
,
1
3
,
1
2
, 𝑥, …
𝑎
𝑏
=
1
3
,
𝑐
𝑑
=
1
2
, 𝑘 =
4+3
2
= 3 𝑝
𝑞
=
2
3
(defn next-term [[a b c d n]]
(let [k (int (/ (+ n b) d))
p (- (* k c) a)
q (- (* k d) b)]
[c d p q n]))
(next-term [1 3 1 2 4])
[1 2 2 3 4]
1
3
,
1
21
2
,
2
3
(defn farey-seq [n]
(take-while
#(<= % 1)
(map (fn [[a b _ _ _]] (/ a b))
(iterate next-term [0 1 1 n n]))))
𝐹2 =
0
1
,
1
2
,
1
1
,
3
2
,
2
1
, ⋯
진분수 가분수improper fraction
Consider the fraction, 𝑛
𝑑, where 𝑛 and 𝑑 are positive integers. If 𝑛 < 𝑑 and
HCF 𝑛, 𝑑 = 1, it is called a reduced proper fraction.
If we list the set of reduced proper fractions for 𝑑 ≤ 8 in ascending order of
size, we get:
1
8, 1
7, 1
6, 1
5, 1
4, 2
7 , 1
3, 3
8, 2
5, 3
7, 1
2, 4
7 , 3
5, 5
8, 2
3, 5
7, 3
4, 4
5 , 5
6, 6
7, 7
8
It can be seen that there are 21 elements in this set.
How many elements would be contained in the set of reduced proper fractions
for 𝑑 ≤ 1,000,000?
http://projecteuler.net/problem=72
ProjectEuler#72
|𝐹1,000,000| − 2를 구하라.
0
1
,
1
1
제외
|𝐹1,000,000| − 2를 구하라.
𝐹1,000,000을 구해서 개수를 센다면
• 세월아 네월아.
• 개수만 빠르게 구할 수 있을까?
𝐹𝑛에서는
𝐹𝑛−1에 없는 어떤 항이 추가되나?
gcd 𝑛, 𝑎 = 1을 만족하는
𝑎
𝑛
가 추가
𝐹𝑛 = 𝐹𝑛−1 + 𝜑(𝑛)
Euler's totient function
1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑛, gcd 𝑛, 𝑘 = 1을 만족하는 정수 𝑘 개수
𝐹𝑛 = 1 + 𝜑(𝑚)
𝑛
𝑚=1
𝐹1 = 2이고 𝜑 1 = 1이기 때문
𝜑 𝑛 = 𝑛 (1 −
1
𝑝
)
𝑝|𝑛
𝑛을 나머지 없이 나누는 소수prime
𝜑 2 = 𝜑 21
= 2 1 −
1
2
= 1
𝜑 3 = 𝜑 31
= 3 1 −
1
3
= 2
𝜑 4 = 𝜑 22
= 4 1 −
1
2
= 2
𝜑 36 = 𝜑 22
32
= 36 1 −
1
2
1 −
1
3
= 12
(defn euler-totient [n]
(* n
(apply
*
(map #(- 1 (/ 1 %))
(filter
#(zero? (mod n %))
(take-while #(<= % n) primes))))))
(defn farey-seq-length [n]
(+ 1
(apply +
(map euler-totient
(range 1 (inc n))))))
마무리
• 페리 수열 𝐹𝑛은 0 ≤ ℎ ≤ 𝑘 ≤ 𝑛 , gcd ℎ, 𝑘 = 1
을 만족하는
ℎ
𝑘
를 오름차순으로 나열한 수열.
• 바보 셈으로 다음 항을 구하는 재미있는 특징.
• Project Euler 문제는 어떤 수열에 관련된 문제
인지 안 가르쳐 줘
CC BY-NC-SA 3.0
Reference
Farey sequence – wikipedia
페리 수열 – wikipedia
mediant – wikipedia
바보 셈에서 페리수열로 – 네이버캐스트
@ohyecloudy

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Shunji Umetani
 
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
SukYun Yoon
 
Constexpr 中3女子テクニック
Constexpr 中3女子テクニックConstexpr 中3女子テクニック
Constexpr 中3女子テクニック
Genya Murakami
 
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
TatsuyaKatayama
 

Was ist angesagt? (20)

lispmeetup#63 Common Lispでゼロから作るDeep Learning
lispmeetup#63 Common Lispでゼロから作るDeep Learninglispmeetup#63 Common Lispでゼロから作るDeep Learning
lispmeetup#63 Common Lispでゼロから作るDeep Learning
 
Chunked encoding を使った高速化の考察
Chunked encoding を使った高速化の考察Chunked encoding を使った高速化の考察
Chunked encoding を使った高速化の考察
 
Binarized CNN on FPGA
Binarized CNN on FPGABinarized CNN on FPGA
Binarized CNN on FPGA
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
Haxeについて
HaxeについてHaxeについて
Haxeについて
 
淺談探索 Linux 系統設計之道
淺談探索 Linux 系統設計之道 淺談探索 Linux 系統設計之道
淺談探索 Linux 系統設計之道
 
C++でできる!OS自作入門
C++でできる!OS自作入門C++でできる!OS自作入門
C++でできる!OS自作入門
 
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
 
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
프로그래머가 몰랐던 멀티코어 CPU 이야기 13, 14장
 
日曜数学会_ガロア体上の符号とQRコード_Kuma
日曜数学会_ガロア体上の符号とQRコード_Kuma日曜数学会_ガロア体上の符号とQRコード_Kuma
日曜数学会_ガロア体上の符号とQRコード_Kuma
 
x86x64 SSE4.2 POPCNT
x86x64 SSE4.2 POPCNTx86x64 SSE4.2 POPCNT
x86x64 SSE4.2 POPCNT
 
Constexpr 中3女子テクニック
Constexpr 中3女子テクニックConstexpr 中3女子テクニック
Constexpr 中3女子テクニック
 
Pros & cons of svelte
Pros & cons of sveltePros & cons of svelte
Pros & cons of svelte
 
AVX-512(フォーマット)詳解
AVX-512(フォーマット)詳解AVX-512(フォーマット)詳解
AVX-512(フォーマット)詳解
 
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
Using PyFoam as library(第25回オープンCAE勉強会@関西)
 
Python2.x の input 関数に RCE 脆弱性がある話
Python2.x の input 関数にRCE 脆弱性がある話Python2.x の input 関数にRCE 脆弱性がある話
Python2.x の input 関数に RCE 脆弱性がある話
 
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
 
Pythonが動く仕組み(の概要)
Pythonが動く仕組み(の概要)Pythonが動く仕組み(の概要)
Pythonが動く仕組み(の概要)
 
ワタナベ難読化シェル芸
ワタナベ難読化シェル芸ワタナベ難読化シェル芸
ワタナベ難読化シェル芸
 
Apache Flink in the Cloud-Native Era
Apache Flink in the Cloud-Native EraApache Flink in the Cloud-Native Era
Apache Flink in the Cloud-Native Era
 

Andere mochten auch

[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
종빈 오
 
내가 본 미드 이야기
내가 본 미드 이야기내가 본 미드 이야기
내가 본 미드 이야기
종빈 오
 
2011 아꿈사 오전반 포스트모템
2011 아꿈사 오전반 포스트모템2011 아꿈사 오전반 포스트모템
2011 아꿈사 오전반 포스트모템
종빈 오
 
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
종빈 오
 
비트 경제와 공짜
비트 경제와 공짜비트 경제와 공짜
비트 경제와 공짜
종빈 오
 
Intrusive data structure 소개
Intrusive data structure 소개Intrusive data structure 소개
Intrusive data structure 소개
종빈 오
 
넘쳐나는 정보 소화 노하우
넘쳐나는 정보 소화 노하우넘쳐나는 정보 소화 노하우
넘쳐나는 정보 소화 노하우
종빈 오
 
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
종빈 오
 
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
종빈 오
 
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
세민 이
 
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
종빈 오
 
[Windows via c/c++] 4장 프로세스
[Windows via c/c++] 4장 프로세스[Windows via c/c++] 4장 프로세스
[Windows via c/c++] 4장 프로세스
종빈 오
 
2010 아꿈사 오전반 포스트모템
2010 아꿈사 오전반 포스트모템2010 아꿈사 오전반 포스트모템
2010 아꿈사 오전반 포스트모템
종빈 오
 
아꿈사 매니저 인사
아꿈사 매니저 인사아꿈사 매니저 인사
아꿈사 매니저 인사
종빈 오
 
[Domain driven design] 17장 전략의 종합
[Domain driven design] 17장 전략의 종합[Domain driven design] 17장 전략의 종합
[Domain driven design] 17장 전략의 종합
종빈 오
 

Andere mochten auch (20)

[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
[NDC12] 게임 물리 엔진의 내부 동작 원리 이해
 
내가 본 미드 이야기
내가 본 미드 이야기내가 본 미드 이야기
내가 본 미드 이야기
 
2011 아꿈사 오전반 포스트모템
2011 아꿈사 오전반 포스트모템2011 아꿈사 오전반 포스트모템
2011 아꿈사 오전반 포스트모템
 
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
[프로젝트가 서쪽으로 간 까닭은] chap 17, 18, 26, 33, 81
 
비트 경제와 공짜
비트 경제와 공짜비트 경제와 공짜
비트 경제와 공짜
 
Intrusive data structure 소개
Intrusive data structure 소개Intrusive data structure 소개
Intrusive data structure 소개
 
트위터 봇 개발 후기
트위터 봇 개발 후기트위터 봇 개발 후기
트위터 봇 개발 후기
 
넘쳐나는 정보 소화 노하우
넘쳐나는 정보 소화 노하우넘쳐나는 정보 소화 노하우
넘쳐나는 정보 소화 노하우
 
적당한 스터디 발표자료 만들기 2.0
적당한 스터디 발표자료 만들기 2.0적당한 스터디 발표자료 만들기 2.0
적당한 스터디 발표자료 만들기 2.0
 
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
[TAOCP] 1.2.1 수학적 귀납법
 
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
[SICP] 4.4 Logic Programming : 논리로 프로그램 짜기
 
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
게임에서 사용할 수 있는 포물선 운동
 
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
[GEG1] 3.volumetric representation of virtual environments
 
게임프로젝트에 적용하는 GPGPU
게임프로젝트에 적용하는 GPGPU게임프로젝트에 적용하는 GPGPU
게임프로젝트에 적용하는 GPGPU
 
[Windows via c/c++] 4장 프로세스
[Windows via c/c++] 4장 프로세스[Windows via c/c++] 4장 프로세스
[Windows via c/c++] 4장 프로세스
 
2010 아꿈사 오전반 포스트모템
2010 아꿈사 오전반 포스트모템2010 아꿈사 오전반 포스트모템
2010 아꿈사 오전반 포스트모템
 
아꿈사 매니저 인사
아꿈사 매니저 인사아꿈사 매니저 인사
아꿈사 매니저 인사
 
[Domain driven design] 17장 전략의 종합
[Domain driven design] 17장 전략의 종합[Domain driven design] 17장 전략의 종합
[Domain driven design] 17장 전략의 종합
 
[devil's camp] - 트위터 봇 만들기 (권준혁)
[devil's camp] - 트위터 봇 만들기 (권준혁)[devil's camp] - 트위터 봇 만들기 (권준혁)
[devil's camp] - 트위터 봇 만들기 (권준혁)
 
왜 Swift를 해야할까요?
왜 Swift를 해야할까요?왜 Swift를 해야할까요?
왜 Swift를 해야할까요?
 

Ähnlich wie 페리 수열(Farey sequence)

120609 알고리즘 트레이닝 북 작은비숍
120609 알고리즘 트레이닝 북   작은비숍120609 알고리즘 트레이닝 북   작은비숍
120609 알고리즘 트레이닝 북 작은비숍
tedypicker
 

Ähnlich wie 페리 수열(Farey sequence) (20)

03. linear regression
03. linear regression03. linear regression
03. linear regression
 
해커에게 전해들은 머신러닝 #3
해커에게 전해들은 머신러닝 #3해커에게 전해들은 머신러닝 #3
해커에게 전해들은 머신러닝 #3
 
선형대수 08. 선형 변환 (Linear Transformation)
선형대수 08. 선형 변환 (Linear Transformation)선형대수 08. 선형 변환 (Linear Transformation)
선형대수 08. 선형 변환 (Linear Transformation)
 
[GomGuard] 뉴런부터 YOLO 까지 - 딥러닝 전반에 대한 이야기
[GomGuard] 뉴런부터 YOLO 까지 - 딥러닝 전반에 대한 이야기[GomGuard] 뉴런부터 YOLO 까지 - 딥러닝 전반에 대한 이야기
[GomGuard] 뉴런부터 YOLO 까지 - 딥러닝 전반에 대한 이야기
 
HI-ARC PS 102 Brute Force
HI-ARC PS 102 Brute ForceHI-ARC PS 102 Brute Force
HI-ARC PS 102 Brute Force
 
하스켈 성능 튜닝
하스켈 성능 튜닝하스켈 성능 튜닝
하스켈 성능 튜닝
 
Variational AutoEncoder(VAE)
Variational AutoEncoder(VAE)Variational AutoEncoder(VAE)
Variational AutoEncoder(VAE)
 
SVM
SVMSVM
SVM
 
3.neural networks
3.neural networks3.neural networks
3.neural networks
 
Linear algebra.pptx
Linear algebra.pptxLinear algebra.pptx
Linear algebra.pptx
 
RLCode와 A3C 쉽고 깊게 이해하기
RLCode와 A3C 쉽고 깊게 이해하기RLCode와 A3C 쉽고 깊게 이해하기
RLCode와 A3C 쉽고 깊게 이해하기
 
04. logistic regression ( 로지스틱 회귀 )
04. logistic regression ( 로지스틱 회귀 )04. logistic regression ( 로지스틱 회귀 )
04. logistic regression ( 로지스틱 회귀 )
 
세그먼트 트리 느리게 업데이트하기 - Sogang ICPC Team, 2020 Winter
세그먼트 트리 느리게 업데이트하기 - Sogang ICPC Team, 2020 Winter세그먼트 트리 느리게 업데이트하기 - Sogang ICPC Team, 2020 Winter
세그먼트 트리 느리게 업데이트하기 - Sogang ICPC Team, 2020 Winter
 
[Probability for machine learning]
[Probability for machine learning][Probability for machine learning]
[Probability for machine learning]
 
Neural network (perceptron)
Neural network (perceptron)Neural network (perceptron)
Neural network (perceptron)
 
120609 알고리즘 트레이닝 북 작은비숍
120609 알고리즘 트레이닝 북   작은비숍120609 알고리즘 트레이닝 북   작은비숍
120609 알고리즘 트레이닝 북 작은비숍
 
Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation
 Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation
Deep Learning from scratch 5장 : backpropagation
 
Auto-Encoders and Variational Auto-Encoders
Auto-Encoders and Variational Auto-EncodersAuto-Encoders and Variational Auto-Encoders
Auto-Encoders and Variational Auto-Encoders
 
0131 2 spectral_theorem_eigenvalue
0131 2 spectral_theorem_eigenvalue0131 2 spectral_theorem_eigenvalue
0131 2 spectral_theorem_eigenvalue
 
행렬
행렬행렬
행렬
 

Mehr von 종빈 오

LevelDB 간단한 소개
LevelDB 간단한 소개LevelDB 간단한 소개
LevelDB 간단한 소개
종빈 오
 
[GEG1] 2.the game asset pipeline
[GEG1] 2.the game asset pipeline[GEG1] 2.the game asset pipeline
[GEG1] 2.the game asset pipeline
종빈 오
 
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
종빈 오
 
[GEG1] 24. key value dictionary
[GEG1] 24. key value dictionary[GEG1] 24. key value dictionary
[GEG1] 24. key value dictionary
종빈 오
 
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
종빈 오
 
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
종빈 오
 
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
종빈 오
 
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
종빈 오
 
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation	[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
종빈 오
 
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
종빈 오
 
ManagingHumans/chap1~6
ManagingHumans/chap1~6ManagingHumans/chap1~6
ManagingHumans/chap1~6
종빈 오
 
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
종빈 오
 
xUnitTestPattern/chapter7
xUnitTestPattern/chapter7xUnitTestPattern/chapter7
xUnitTestPattern/chapter7
종빈 오
 
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
종빈 오
 

Mehr von 종빈 오 (15)

LevelDB 간단한 소개
LevelDB 간단한 소개LevelDB 간단한 소개
LevelDB 간단한 소개
 
[GEG1] 2.the game asset pipeline
[GEG1] 2.the game asset pipeline[GEG1] 2.the game asset pipeline
[GEG1] 2.the game asset pipeline
 
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
[TAOCP] 2.5 동적인 저장소 할당
 
[GEG1] 24. key value dictionary
[GEG1] 24. key value dictionary[GEG1] 24. key value dictionary
[GEG1] 24. key value dictionary
 
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
[TAOCP] 2.2.3 연결된 할당 - 위상정렬
 
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명
 
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
[GEG1] 10.camera-centric engine design for multithreaded rendering
 
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
[TAOCP] 1.3.1 MIX 설명, 짝수 연습문제 풀이
 
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation	[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
[shaderx7] 8.1 Cross-Platform Rendering Thread : Design and Implementation
 
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
[shaderx6]8.2 3d engine tools with c++cli
 
ManagingHumans/chap1~6
ManagingHumans/chap1~6ManagingHumans/chap1~6
ManagingHumans/chap1~6
 
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
[페차쿠차] 아꿈사 반장 하기
 
xUnitTestPattern/chapter7
xUnitTestPattern/chapter7xUnitTestPattern/chapter7
xUnitTestPattern/chapter7
 
적당한 스터디 발표자료 만들기
적당한 스터디 발표자료 만들기적당한 스터디 발표자료 만들기
적당한 스터디 발표자료 만들기
 
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
[shaderx6] 3.7 Robust Order-Independent Transparency via Reverse Depth Peelin...
 

Kürzlich hochgeladen

Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Wonjun Hwang
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Wonjun Hwang
 

Kürzlich hochgeladen (6)

MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
 
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
 

페리 수열(Farey sequence)