shopkeeper/kowiki-cleaned-020126 huggingface dataset:
루이스 E. 브루스

루이스 E. 브루스(Louis E. Brus, 루이스 유진 브루스, Louis Eugene Brus, 1943년 8월 10일 ~ )는 컬럼비아 대학교의 S. L. 미첼 화학 교수이다. 그는 퀀텀닷으로 알려진 콜로이드 반도체 나노결정의 공동 발견자이다. 2023년에 그는 노벨 화학상을 수상했다.

 어린 시절과 교육 
루이스 유진 브루스는 1943년 미국 오하이오주 클리블랜드에서 태어났다. 캔자스주 롤랜드 파크의 고등학교 시절 그는 화학과 물리학에 관심을 갖게 되었다.

그는 1961년 NROTC(해군 예비군 장교 훈련단) 대학 장학금을 받고 라이스 대학교에 입학했으며, 이로 인해 해상 NROTC 활동에 미드십맨으로 참여해야 했다. 그는 1965년에 졸업하고 박사 학위를 받기 위해 컬럼비아 대학교로 옮겼다. 그의 논문을 위해 그는 리처드 베르손의 감독하에 요오드화 나트륨 증기의 광분해에 대해 연구했다.

1969년 박사 학위를 취득한 후 브루스는 중위로 해군에 복귀하여 워싱턴 D.C.에 있는 미국 해군 연구소에서 린밍창과 협력하여 과학 참모 장교로 복무했다.

베르손의 추천에 따라 브루스는 해군을 영구적으로 떠나 1973년 AT&T 벨 연구소에 입사하여 퀀텀닷 발견으로 이어지는 작업을 수행했다. 1996년 브루스는 벨 연구소를 떠나 컬럼비아 대학교의 화학과 교수진에 합류했다.

 연구 
브루스는 퀀텀닷 연구 및 개발의 주축이 되는 인물이다. 퀀텀닷은 나노 크기의 작은 반도체 결정으로 독특한 광학적, 전자적 특성을 제공한다. 브루스는 이를 처음으로 관찰한 사람은 아니지만 1982년에 독립적으로 용액에서 이를 합성한 최초의 사람이었다. 당시 그는 태양 에너지에 적용할 수 있는 반도체 입자를 연구하고 있었다. 브루스는 퀀텀닷의 거동을 이해하기 위한 이론적 틀을 제공했다. 그는 현재 브루스 방정식으로 알려진 반도체의 입자 크기와 반도체가 방출하는 빛의 파장 사이의 연관성을 확인했다.

 외부 링크 
 

분류:1943년 출생
분류:컬럼비아 대학교 동문
분류:컬럼비아 대학교 교수
분류:미국 예술과학 아카데미 석학회원
분류:살아있는 사람
분류:미국 과학 아카데미의 회원
분류:노벨 화학상 수상자
분류:라이스 대학교 동문
분류:미국의 노벨상 수상자
분류:벤저민 프랭클린 메달 (프랭클린 협회) 수상자
문지 바웬디

문지 바웬디(Moungi Bawendi, 본명: Moungi Gabriel Bawendi, 1961년 3월 15일 ~ )는 미국-튀니지-프랑스계 화학자이다. 현재 매사추세츠 공과대학교의 레스터 울프 교수로 재직하고 있다. 바웬디는 고품질 퀀텀닷의 화학적 생산 분야에서 발전을 이룬 것으로 유명하다. 2023년에 노벨 화학상을 수상했다.

 연구 
바웬디는 2000년부터 2010년까지 지난 10년 동안 가장 많이 인용된 화학자 중 한 명이었다. 그는 양자점 연구 및 개발의 선도적인 인물이다. 양자점은 나노 크기의 작은 반도체 결정으로 독특한 광학적, 전자적 특성을 제공한다.

양자점 연구의 주요 과제는 안정적이고 균일한 고품질 양자점을 만드는 방법을 찾는 것이었다. 바웬디는 양자점 합성을 위한 표준화된 방법을 개발한 공로로 인정받고 있다. 1993년 데이비드 J. 노리스(David J. Norris), 크리스토퍼 B. 머레이(Christopher B. Murray) 및 바웬디는 잘 정의된 크기와 높은 광학 품질을 갖춘 재현 가능한 양자점을 생성하기 위한 고온 주입 합성 방법에 대해 보고했다. 화학 생산 방법의 이러한 획기적인 발전으로 인해 양자점을 크기에 따라 "조정"하고 결과적으로 예측 가능한 특성을 얻을 수 있었다. 이를 통해 과학자들은 재료에 대해 훨씬 더 큰 통제력을 갖게 되었고 정확하고 재현 가능한 결과를 얻을 수 있게 되었다.

이 방법은 광범위한 분야에서 양자점의 대규모 기술 응용 개발의 문을 열었다. 양자점은 이제 발광 다이오드(LED), 광전지(태양 전지), 광검출기, 광전도체, 레이저, 생체의학 이미징, 바이오센싱 및 기타 응용 분야에 사용된다.

 외부 링크 
 

분류:1961년 출생
분류:미국의 화학자
분류:프랑스의 화학자
분류:하버드 대학교 동문
분류:살아있는 사람
분류:노벨 화학상 수상자
분류:시카고 대학교 동문
분류:물리화학자
분류:파리 출신
분류:미국의 노벨상 수상자
분류:튀니지의 노벨상 수상자
분류:프랑스의 노벨상 수상자
더글러스 다이아몬드

더글러스 다이아몬드(Douglas Diamond, 본명: 더글러스 워렌 다이아몬드, Douglas Warren Diamond, 1953년 10월 25일 ~ )는 미국의 경제학자이다. 현재 시카고 대학교 부스 경영대학원에서 재무학 머튼 H. 밀러 특훈교수로 재직하고 있으며 1979년부터 그곳에서 가르쳤다. 다이아몬드는 금융 중개자, 금융위기 및 유동성 연구를 전문으로 한다. 그는 미국 금융 협회(2003) 및 서부 금융 협회(2001-02)의 전 회장이었다.

2022년 10월, 다이아몬드는 벤 버냉키 및 필립 H. 디비그와 함께 노벨 경제 과학상을 수상했다. 이 상은 경제학자들의 "은행과 금융위기에 대한 연구"를 인정받아 수여되었다.

다이아몬드는 금융 위기 및 은행 운영에 대한 연구로 가장 잘 알려져 있으며, 특히 1983년에 발표된 영향력 있는 다이아몬드-디비그 모델과 1984년에 발표된 위임 모니터링의 다이아몬드 모델이다. 2016년에는 혁신적인 정량 부문에서 CME 그룹-MSRI 상을 수상했다.

 외부 링크 
 Professor Diamond's webpage at the University of Chicago Booth School of Business
 

분류:살아있는 사람
분류:1953년 출생
분류:브라운 대학교 동문
분류:시카고 대학교 교수
분류:미국 예술과학 아카데미 석학회원
분류:미국 과학 아카데미의 회원
분류:거시경제학자
분류:노벨 경제학상 수상자
분류:미국의 노벨상 수상자
필립 H. 딥비그

필립 할렌 딥비그(Philip Hallen Dybvig, 1955년 5월 22일 ~ )는 미국의 경제학자이다. 워싱턴 대학교 세인트루이스의 올린 경영대학원에서 은행 및 금융 분야의 교수이다.

 경력 
딥비그는 자산 가격 책정, 은행 업무, 투자 및 기업 지배 구조를 전문으로 한다. 그는 이전에 예일대학교 교수, 프린스턴대학교 조교수를 역임했다.

딥비그는 2002년부터 2003년까지 웨스턴 파이낸스 협회(Western Finance Association)의 회장을 역임했으며, 2010년부터 2021년까지 시난재원대학(중국 청두시)의 금융 연구 연구소 소장을 역임했다. 여러 저널(Journal of Economic Theory, Finance and Stochastics, Journal of Finance, Journal of Financial Intermediation, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Review of Financial Studies 등)의 편집자 또는 부편집장을 역임했다.

딥비그는 뱅크런의 다이아몬드-딥비그 모델에 대해 더글러스 다이아몬드와 함께 작업한 것으로 유명하다.

딥비그는 "은행 및 금융 위기에 대한 연구"로 다이아몬드 및 벤 버냉키와 함께 2022년 노벨 경제학상을 수상했다. 딥비그와 다이아몬드는 1983년에 "은행 운영, 예금 보험 및 유동성"을 썼는데, 여기서 그들은 금융 위기 동안 은행의 취약성을 설명하는 수학적 모델을 처음으로 소개했다.

 외부 링크 
 Faculty webpage at the Olin Business School, Washington University 
 Multiple Equilibria, Nobel Prize lecture, 8 December 2022
 

분류:1955년 출생
분류:살아있는 사람
분류:노벨 경제학상 수상자
분류:워싱턴 대학교 세인트루이스 교수
분류:예일 대학교 교수
분류:미국의 노벨상 수상자
테클라 (성인)

섬네일
테클라 또는 데클라(고대 그리스어: Θέκλα, Thékla; 그리스어: Θέκλα; 터키어: Tekla)는 초기 기독교 교회의 성인이자 사도 바울로의 추종자로 보고되었다. 그녀의 삶에 대한 최초의 기록은 고대 외경인 바울과 테클라 행전에서 나온다.

 교회 전통 
바울과 테클라 행전은 바울 행전의 일부를 구성하는 2세기 문헌(AD 180경)이지만 별도로 유포되기도 했다. 본문에 따르면 테클라는 기독교로 개종하고 바울을 따르기 위해 약혼자를 떠나기로 선택한 이고니온 출신의 젊은 고귀한 처녀였다.

본문에 따르면 테클라는 창가에 앉아 바울이 기독교의 신과 순결한 삶의 중요성에 대해 말하는 것을 들으며 3일을 보냈다고 한다. 테클라의 어머니 테오클리아(Theoclia)와 약혼자 타미리스(Thamyris)는 테클라가 바울의 가르침을 따를 것이라고 걱정했다. 그들은 바울이 그리스도인이고 “처녀들이 결혼하기를 싫어하게 만들었다”는 이유로 지방 당국에 도움을 요청했다. 바울은 감옥으로 보내졌고 테클라는 그를 방문하여 그의 결박에 입을 맞추고 그를 떠나 어머니와 약혼자에게 돌아가기를 거부했다. 바울은 도시를 떠나야 했고, 테클라는 화형을 당했다.

그러나 테클라는 폭풍이 닥치자 화형에 처해졌을 때 기적적으로 구출되었다. 그러다가 이고니온 밖에서 바울을 만나 “나는 내 머리를 자르고 선생님께서 어디로 가시든지 따라가겠나이다”라고 말했다. 그런 다음 그녀는 바울과 함께 비시디아 안디옥으로 여행했다. 그곳에서 알렉산더라는 귀족이 테클라를 탐하고 그녀를 강간하려 했다. 테클라는 그와 싸워 망토를 찢고 머리에서 관을 떨어뜨려 폭행죄로 재판을 받게 되었다. 그녀는 들짐승에게 잡아먹히는 선고를 받았지만, 일련의 기적에 의해 다시 구원을 받았다. 한 장면에서는 암야수, 특히 암사자가 그녀를 공격하는 남성으로부터 그녀를 보호했다. 경기장에 있는 동안 그녀는 공격적인 물개들이 가득한 인근 호수에 몸을 던져 자신에게 세례를 주었는데, 물개들은 그녀를 잡아먹기 전에 모두 번개에 맞아 죽었다.

테클라는 "남자의 망토를 만들기 위해 그녀가 변경한 맨틀을 입고" 뮈라에서 바울과 다시 합류했다. 여행하면서 그녀는 하느님의 말씀을 전했고 여성들에게 순결한 삶을 살아 자신을 본받을 것을 권했다. 사도행전의 일부 버전에 따르면 테클라는 셀레우키아 킬리키아(Seleucia Cilicia)의 한 동굴에서 72년 동안 살았으며 그곳에서 계속해서 기독교를 전파했다.

테클라는 여생을 시리아의 마루라(Maaloula) 마을에서 보냈다고도 전해진다. 그곳에서 그녀는 치료사가 되어 많은 기적을 행했지만 끊임없이 박해를 받았다. 한번은 그녀를 박해하는 사람들이 그녀에게 다가오려고 할 때 그녀가 하나님께 부르짖자 그녀가 있던 동굴에 새로운 통로가 열렸고 그녀 뒤에 있던 돌들이 닫혔다. 그녀는 죽기 전에 로마로 가서 바울의 무덤 옆에 누울 수 있었다.

 같이 보기 
 산타테클라

 외부 링크 
 

분류:콘야 출신
분류:1세기 출생
분류:1세기 사망
분류:1세기 기독교 순교자
군마조선초중급학교

군마조선초중급학교()는 일본 군마현에 위치한 조선학교이다.

학교법인 군마조선학원이 운영하며, 초중학교에 상당하는 교육을 실시하고 있는 각종 학교이다.

 연혁 
 1965년: 학교법인 인가
 학과 
 초등부
 중등부

 각주 

 외부 링크 
 群馬朝鮮初中級学校
 

분류:조선학교
기나미 세이야

기나미 세이야(, 1994년 6월 15일 ~ )는 일본의 프로 야구 선수이며, 현재 센트럴 리그인 한신 타이거스의 소속 선수(내야수)이다. 아오모리현 아오모리시 출신이다.

 상세 정보 
 출신 학교 
 아오모리 야마다 고등학교
 아시아 대학

 선수 경력 
 Honda
 한신 타이거스(2019년 ~ )

 수상·타이틀 경력 
 베스트 나인 : 1회(2023년) ※유격수 부문
 골든 글러브상 : 1회(2023년) ※유격수 부문
 클라이맥스 시리즈 MVP : 1회(2023년)

 개인 기록 
 첫 기록 
 첫 출장·첫 선발 출장 : 2019년 3월 29일, 대 도쿄 야쿠르트 스왈로스 1차전(교세라 돔 오사카), 1번·유격수로 선발 출장
 첫 타석 : 상동, 1회말에 오가와 야스히로로부터 좌익수 라인 드라이브
 첫 안타 : 2019년 4월 12일, 대 주니치 드래건스 1차전(한신 고시엔 구장), 7회말에 이와자키 스구루의 대타로 출장, 사토 유로부터 중전 안타
 첫 타점 : 2019년 4월 13일, 대 주니치 드래건스 2차전(한신 고시엔 구장), 2회말에 야나기 유야로부터 중전 적시타
 첫 홈런 : 2019년 4월 19일, 대 요미우리 자이언츠 4차전(한신 고시엔 구장), 7회말에 스가노 도모유키로부터 우월 3점 홈런
 첫 도루 : 2019년 4월 28일, 대 주니치 드래건스 5차전(나고야 돔), 4회초에 2루 안착(투수: 야나기 유야, 포수: 가토 다쿠마)

 그 외의 기록 
 올스타전 출장 : 1회(2023년)

 등번호 
 0(2019년 ~ )

 연도별 타격 성적 

 2023년 시즌 종료 기준.
 굵은 글씨는 시즌 최고 성적.

 연도별 수비 성적 

 2023년 시즌 종료 기준.
 굵은 글씨는 시즌 최고 성적.
 연도에서 굵은 글씨는 골든 글러브상 수상 연도.

 각주 

 외부 링크 

 2018년 일본 프로 야구 신인 선수 선택 회의 - 한신 타이거스 드래프트 지명 선수 목록 - 일본 야구 기구 공식 홈페이지

분류:1994년 출생
분류:살아있는 사람
분류:일본의 야구 선수
분류:일본 프로 야구 내야수
분류:한신 타이거스 선수
분류:아오모리현 출신
QWER

QWER(큐더블유이알)은 2023년 10월 18일에 데뷔한 타마고 프로덕션 소속 대한민국의 4인조 K-pop 아이돌 그룹 및 걸 밴드이다. 유튜버 김계란이 기획한 콘텐츠인 '최애의 아이들'라는 프로젝트를 통해 결성되었다. 구성원은 쵸단(Q), 마젠타(W), 히나(E), 시연(R)이다.

현재 멤버 쵸단은 건강상의 이유로 활동 중단하였다.

 구성원 

 음반 목록 

 싱글 앨범 

 Harmony from Discord
<별의하모니>

<수수께끼 다이어리>

 Discord (TAK Remix)

 미니앨범 

 1st Mini Album 《MANITO》
<고민중독>

<자유선언>
<지구정복>
<대관람차>
<불꽃놀이>
<마니또>

 2nd Mini Album 《Algorithm’s Blossom》

<가짜 아이돌>
<내 이름 맑음>
<사랑하자>
<달리기>
<안녕, 나의 슬픔>
<메아리>

 3rd Mini Album 《난 네 편이야, 온 세상이 불협일지라도》

 <눈물참기>
 <행복해져라>
 <검색어는 QWER>
 

 수상 목록 
 가요 프로그램 1위 

 시상식 
 2024년 8월 22일 《케이 월드 드림 어워즈》 K월드 드림 베스트 밴드상
 2024년 8월 22일 《케이 월드 드림 어워즈》 K월드 드림 본상
 2024년 제1회 코리아 그랜드 뮤직 어워즈 베스트 밴드상
 2024년 엠넷 아시안 뮤직 어워즈 베스트 밴드 퍼포먼스상
 2024년 멜론 뮤직어워즈 핫트렌드상
 2024년 아시아 아티스트 어워즈 여자 신인상
 2025년 2월 22일 제1회 디 어워즈 디 어워즈 딜라이츠 블루 라벨상
 2025년 2월 22일 제1회 디 어워즈 베스트 밴드상
 2025년 2월 22일 제1회 디 어워즈 올해의 트렌드상
 2025년 6월 21일 제34회 서울가요대상 본상
 2025년 아시아 아티스트 어워즈 베스트 밴드상

 각주 

 외부 링크 
 
 
 
 
 

 
분류:K-pop 음악 그룹
분류:대한민국의 걸 그룹
분류:대한민국의 팝 록 밴드
분류:한국어 음악 그룹
분류:2010년대 음악 그룹
분류:2020년대 음악 그룹
분류:2023년 결성된 음악 그룹
분류:4인조 음악 그룹
분류:2023년 결성된 음악 그룹
루이 카미유 마이야르

루이 카미유 마이야르(Louis Camille Maillard, /maˈjɑːr/ my-YAR; 프랑스어: [lwi kamij majaʁ]; 1878년 2월 4일 – 1936년 5월 12일)는 프랑스의 의사이자 화학자였다. 그는 신장 질환 연구에 중요한 공헌을 했다. 그는 또한 1912년에 그가 설명한 화학 반응인 "마이야르 반응"으로 유명해졌다. 이 화학 반응은 아미노산과 설탕이 지방과의 접촉을 통해 음식에서 반응하여 빵과 구운 스테이크부터 구운 마시멜로에 이르기까지 모든 음식에 갈색의 풍미 있는 표면을 제공한다.

 말년 
마이야르는 제1차 세계대전 중에 프랑스군에 입대했지만 건강이 좋지 않았다. 전쟁이 끝난 후 메일라드는 1919년 갑자기 파리를 떠나 알제(알제리)의 의학과학부 약학과에서 근무했다. 이 기간 동안 그는 거의 모든 연구를 중단했다.

1936년 5월 12일 파리에서 펠로우십 대회를 심사하던 중 갑자기 사망했다.

 출처 
 Site attributed to LC Maillard (English version is fair)
 (in French)
 Website of the International Maillard Reaction Society

분류:1878년 출생
분류:1936년 사망
분류:낭시 대학교 동문
미니바이크

섬네일|태국에서 한 10대가 미니바이크를 몰고 있다
미니바이크(Minibike)는 1960년대와 1970년대에 대중화되었지만 1959년부터 다양한 제조업체에서 지속적으로 판매되고 있는 2륜 모터 구동 오프로드 레저용 차량이다. 미니바이크의 오프 하이웨이 특성과 (많은 국가에서) 일반적으로 완전히 오프로드이다. 법적 지위로 인해 미니바이크는 오토바이 및 모페드와 구별되며 소형 크기로 인해 먼지 자전거와 구별된다.

전통적으로 미니바이크에는 4행정 수평 크랭크축 엔진, 체인 최종 구동 장치가 있는 1단 또는 2단 원심 클러치 변속기, 4인치 또는 6인치 휠, 높은 핸들바가 있는 낮은 프레임/시트 높이가 있다. 시중에서 판매되는 미니바이크에는 일반적으로 정원 경작기와 같은 실용적인 장비의 다른 곳에서 흔히 볼 수 있는 소형 엔진이 장착되어 있다.

 역사 
미니바이크에는 더 작은 바퀴, 관형 강철 프레임, 공냉식 단일 실린더 엔진을 공유하는 두들 버그(Doodle Bug) 및 쿠시맨 스쿠터(Cushman Scooters)와 같은 기계의 선구자가 있었지만 이러한 차량에는 스쿠터로 도로 사용을 위해 등록이 가능한 더 큰 좌석 높이와 조명이 있었다. 1950년대에는 미니바이크가 열광적인 사람들에 의해 손으로 만들어졌다. 이 자전거는 처음에는 드래그 레이서가 경주 중 대기 장소를 이동할 수 있도록 핏 바이크로 널리 사용되었다. 이 "피트 바이크" 중 하나는 1959년 초 지역 자동차 딜러이자 경주자 트로이 러트먼(Troy Ruttman)으로부터 레이(Ray), 래리(Larry) 및 레지스 미치나(Regis Michrina) 형제가 받았다.

미치나 형제들은 이 피트 바이크에서 영감을 얻어 최초의 상업용 미니바이크를 제작하고 트로이 러트먼에게 3개의 프로토타입을 전달하여 대리점을 통해 판매했다. 미치나 형제들은 미니바이크를 만든 것으로 알려져 있지만 1959년 릴 인디언(Lil Indian) 브랜드를 설립할 때 해당 용어의 디자인이나 상표권에 대한 특허를 취득하지 못했다. 릴 인디언은 40년 동안 계속해서 수만 대의 미니바이크를 제조했다. 1960년대 중반부터 1970년대까지 해당 기계의 인기로 인해 100개가 넘는 제조업체가 특허가 없기 때문에 저렴한 벤처인 기계를 판매하려고 시도했다. 디자인이 매우 인기 있고 단순하여 1967년 6월 포뮬러 매커닉스(Popular Mechanics) 잡지에 계획에 대한 기사가 실렸다.

미니바이크 시장이 발전함에 따라 Arctic Cat, Rupp, Taco, Heath, Gilson 및 Fox를 포함한 다양한 별장 및 주요 산업에서 모델을 제공했다. 전통적인 오토바이 제조업체도 미니바이크의 측면에서 영감을 받은 모델을 출시했는데, 가장 유명한 것은 혼다의 Z50A이다. 이 스타일은 원숭이와 같은 라이딩 자세로 인해 원숭이 자전거라는 별명이 붙었다. 판매는 1973년에 정점을 이루었으며 제조업체 간 140,000대가 판매되었다. 1976년까지 거품은 꺼졌고 10개 미만의 제조업체가 계속해서 미니바이크를 만들었다. 인기는 꾸준히 감소했지만 1990년대 초반에 안정을 찾았다. 현재 다양한 소매점에서 기계를 800달러 미만의 가격으로 구입할 수 있다.

최근에는 성인용 전기 미니바이크가 인기를 끌고 있다.

 같이 보기 
 혼다 Z 시리즈

 외부 링크
혼다 Z 시리즈

섬네일|혼다 Z50M
혼다 Z 시리즈(Honda Z series) 또는 몽키 바이크(Monkey Bike)는 문자 Z로 시작하는 모델 번호를 가진 혼다에서 만든 미니바이크 제품군이다. 자전거를 타는 사람들이 "원숭이처럼 보였기 때문에" 몽키 바이크 또는 원숭이 자전거로 알려지게 되었다.

 배경 
혼다 Z 시리즈의 원래 모델은 원래 티마 테크(Tama Tech) 일본 놀이 공원에서 어린이용 놀이기구로 생산된 1961년 프로토타입 혼다 Z100이었다. 결국 이 제품은 정제되어 대량 생산에 들어가 1964년에 유럽 시장에 출시되었다.

 디자인 
대부분의 Z 시리즈 자전거는 편리함과 운송 용이성을 위해 제작된 작고 가벼운 접이식 오토바이이다. 오버헤드 캠이 있는 50cc(3.1cuin) 4행정 엔진이 있다. 일부에는 원심 클러치와 표준 3단 수동 풋 변속 레버가 있어 반자동 변속기가 되는 반면, 다른 일부에는 기존 수동 클러치와 3단 또는 4단 기어박스가 있다.

 생산 종료 
2017년 3월, 혼다 오토바이 사장 카토 치아키(Chiaki Kato)는 일본의 새로운 배기가스 규제 규정으로 인해 Z50 시리즈가 2017년 8월에 단종될 것이라고 발표했다. 이는 소형 배기량 엔진이 충족하기 매우 어려울 것이다. 이 모델은 일본 소비자에게만 제공되는 한정판 50주년 기념 스페셜 에디션 출시와 함께 단종될 예정이었다. 7월 21일부터 8월 21일까지 진행된 온라인 복권을 통해 500대 구매자를 선정했으며, 이는 소비세를 포함해 432,000엔(약 3,900달러)에 판매되었다. Z50의 이 최종 모델은 Z50A(1968)와 Z50AK3(1972)의 측면을 혼합했으며 원래 Z50M을 복제한 격자 무늬 커버 시트와 대부분의 부품은 크롬 도금되었다.

분류:혼다의 모터사이클 차종
분류:1964년 도입된 모터사이클
백악관 재건축

섬네일|1950년 5월의 백악관 내부 모습
백악관 재건축(White House Reconstruction), 백악관 재건, 트루먼 재건(Truman Reconstruction)은 1949년부터 1952년까지 백악관 내부를 종합적으로 해체하고 재건축한 일이다. 150년에 걸친 전쟁 중 파괴와 재건, 서둘러 개조하고 새로운 서비스와 기술을 추가했다. 추가된 3층과 부적절한 기초로 인해 백악관 단지의 행정관 부분이 거의 붕괴될 뻔했다.

1948년 건축 및 공학 조사 결과 이곳이 거주하기에 안전하지 않은 것으로 간주되었다. 해리 S. 트루먼 대통령과 그의 가족, 그리고 관저 직원 전체가 길 건너 블레어 하우스로 이전되었다. 3년 넘게 백악관은 철거되고 확장되고 재건되었다.

 출처 
 
 
 
 
 

 외부 링크 
 The White House Museum (private website)
 White House Historical Association - timelines
 Interior Photos of Truman Reconstruction of White House - Ghosts of DC blog

분류:백악관
이슬람 문화

이슬람 문화 또는 무슬림 문화는 이슬람 세계에 사는 다양한 민족들 사이에서 발전한 역사적 문화적 관습을 말한다. 이러한 관습은 본질적으로 항상 종교적이지는 않지만 일반적으로 이슬람교의 측면에 의해 영향을 받는다. 특히 이슬람이 다양한 인종/국가적 배경을 가진 사람들이 서로 섞이는 효과적인 통로 역할을 하여 그들의 문화가 올 수 있도록 하기 때문이다. 공통의 무슬림 정체성을 바탕으로 함께 모이다. 라시둔 칼리파국에서 우마이야 칼리파국 및 초기 아바스 칼리파국에 이르기까지 최초의 이슬람 문화 형태는 주로 아랍인, 비잔틴 및 페르시아의 기존 문화 관행에 기반을 두었다. 그러나 이슬람 제국이 급속히 확장됨에 따라 이슬람 문화는 이란, 백인, 투르크, 인도, 말레이, 소말리아, 베르베르 및 인도네시아 문화로부터 더욱 많은 영향을 받고 동화되었다.

다양한 요인으로 인해 다양한 문화와 전통에 이슬람 신앙을 적용하는 데 차이가 있다.

 언어 및 문학 

 아랍 

 페르시아·이란 

 튀르키예 

 미술 

 건축 

 출처 

 
 
 
 

 외부 링크
아랍의 문화

아랍의 문화는 서쪽의 대서양부터 동쪽의 아라비아해까지, 아랍 세계로 알려진 중동 및 북아프리카 지역의 아랍인들의 문화이다. 아랍인들이 역사 전반에 걸쳐 받아들인 다양한 종교와 아라비아 문명을 지배하고 주도했던 다양한 제국과 왕국은 현대 아랍 문화의 민족 발생과 형성에 기여해 왔다. 언어, 문학, 요리법, 예술, 건축, 음악, 영성, 철학 및 신비주의는 모두 아랍 문화 유산의 일부이다.

아랍 세계는 때로 다양한 문화, 방언, 전통에 따라 나뉜다. 예를 들면 아라비아 반도(쿠웨이트, 바레인, 카타르, 사우디아라비아, 오만, 예멘, 아랍에미리트), 이집트, 레반트(레바논. 시리아. 팔레스타인. 요르단), 마그레브(리비아, 튀니지, 알제리, 모로코, 모리타니), 메소포타미아(이라크), 수단 등이 있다.

 문학 

 음악 

 스포츠 
 팬아랍 게임 

 요리 

 같이 보기 
 예멘의 문화

 
분류:아랍어 문화
분류:나라별 민속
분류:대륙별 민속
프론테니스

섬네일|프론테니스 경기
프론테니스(Frontenis)는 30미터 길이의 펠로타 코트에서 라켓(테니스 라켓 또는 이와 유사한 프론테니스 라켓)과 고무공을 사용하여 진행되는 스포츠이다. 단식 또는 복식으로 플레이할 수 있지만, 국제 대회에서는 복식 프론테니스만 진행된다. 이 스포츠는 1900년경 멕시코에서 개발되었으며 바스크족의 펠로타 특산품으로 인정을 받았다.

프론테니스에서는 두 선수 중 한 명이 라켓을 앞쪽 벽을 향해 공을 친다. 공은 앞쪽 벽의 플레이 가능한 표면에 닿아 코트의 플레이 가능한 영역으로 돌아와야 한다. 상대 선수는 공이 코트 바닥에 두 번째로 바운드되기 전에 공을 쳐야 한다. 다른 라켓 스포츠와 마찬가지로, 최고의 스트로크는 상대가 되돌릴 수 없는 스트로크이다. 프론테니스는 뛰어난 이동성, 기술, 신체적 민첩성, 정신적 민첩성, 조정 및 훈련을 요구한다.

수년 동안 프론테니스는 멕시코, 스페인, 아르헨티나 및 기타 몇몇 국가에서만 플레이되었지만 현재는 전 세계 약 18개국에서 플레이되고 있다.

분류:펠로타
분류:멕시코의 스포츠
분류:테니스의 형태
분류:라켓 스포츠
분류:1916년 스포츠
분류:멕시코에서 시작된 스포츠
베를린 시가전

베를린 시가전(, )은 베를린 전투의 마지막 전투 중 하나로, 1945년 4월 19일부터 1945년 5월 2일까지 이어졌다. 이 전투로 유럽 전구의 주요 전투가 끝나게 되었다.

1945년 4월 20일 붉은 군대는 오데르-나이세 공세를 마친 뒤 베를린을 포위할 준비를 마쳤다. 제1벨라루스전선군 소속 제79소총군단의 포병 부대가 베를린 시내를 향해 포격을 가하기 시작했고, 붉은 군대의 주요 군대는 세 방향으로 베를린을 향해 진격했다. 4월 23일부터 바실리 추이코프의 군대가 베를린 교외의 슈프레강을 건너면서 베를린을 향한 공격이 시작되었다. 한편 베를린에 대한 포위는 4월 25일 완료되었고, 붉은 군대는 4월 26일부터 베를린 시가로 진입해 독일군과 치열한 시가전을 벌였다. 4월 30일 아돌프 히틀러가 벙커에서 자살하였음에도 불구하고 독일군은 항전을 이어갔지만, 5월 2일 국가의회 의사당에 소련의 깃발이 걸리면서 공식적인 전투는 모두 끝나게 되었다.

5월 7일 독일군은 연합국에 항복하였지만, 소련군은 이를 인정하지 않았기에 5월 8일 독일군은 소련군에 별도의 항복을 하게 되었다. 베를린은 내무인민위원부 국장 라브렌티 베리야의 지도 하에 소련 군정을 받게 되었지만 이후 1945년 11월 베를린 선언에 의해 미국, 영국, 프랑스, 소련이 분할해서 통치하게 되었다.

 배경 

베를린이 붉은 군대의 목표가 된 것에는 다양한 배경이 있었다. 2002년 앤터니 비버의 저작 <베를린 함락 1945>에 따르면 스탈린은 클라우스 푹스를 통해 맨해튼 프로젝트를 알고 있었고 베를린 내 원자력 연구시설의 우라늄과 관련 설비들, 그리고 베를린 서남쪽 달렘에 있는 카이저 빌헬름 연구소를 확보하기 위해 베를린을 목표로 삼았다. 병사들의 강력한 동기도 한 몫 했는데, 붉은 군대의 병사들은 독일 본토를 공격할 수 있는 기회를 얻은 것에 열광했다. 서방 연합국과 소련 사이의 미묘한 갈등도 베를린이 목표로 설정된 원인이었는데, 러시아 측 자료에 따르면 서방 연합군과 소련군 사이의 경계는 베를린으로부터 150km 떨어진 지역이었지만 윈스턴 처칠을 비롯한 서방 연합국 지도자들은 붉은 군대를 물리치고 베를린을 점령하려고 했다. 앤터니 비버는 이것이 스탈린이 베를린을 점령하기 위해 게오르기 주코프와 이반 코네프를 경쟁시키고자 정보를 조작했을 지도 모른다는 가능성을 제시했다.

1944년 바그라티온 작전을 성공적으로 끝낸 후 붉은 군대는 비스와강과 바르샤바에 도달할 수 있었고, 소련군 부대들이 베를린을 공격할 수 있는 거리에 배치되어 나치 독일군의 종심을 타격 가능하게 되었다. 1945년 1월 12일부터 붉은 군대는 네레프강을 건너 바르샤바에서 비스와-오데르 공세를 개시했고 4개의 전선군을 하나의 큰 전선군으로 통합했다.

 서막 
 오데르-나이세 공세 

 같이 보기 
 0시 (1945년)
 유럽의 제2차 세계 대전 종전
 각주 
 내용주 

 참조주 

분류:베를린 공방전
분류:시가전
분류:1945년 4월
분류:1945년 5월
허깅 페이스

허깅 페이스(Hugging Face, Inc.)는 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 교육하기 위한 도구와 리소스를 개발하는 프랑스계 미국 회사이자 오픈 소스 커뮤니티이다. 뉴욕시에 본사를 둔 이 회사는 자연어 처리를 위해 구축된 Transformers 라이브러리와 커뮤니티 협업 및 접근성에 중점을 둔 것으로 가장 유명하다. 해당 플랫폼을 통해 사용자는 기계 학습 모델과 데이터 세트를 공유하고 작업을 선보일 수 있다.

 역사 
이 회사는 2016년 프랑스 기업가인 클레망 들랑그, 줄리앙 쇼몽, 토마스 울프가 뉴욕에서 설립했으며, 원래는 10대를 대상으로 한 챗봇 앱을 개발하는 회사였다. 챗봇 뒤에 있는 모델을 오픈 소스화한 후 회사는 기계 학습을 위한 플랫폼이 되는 데 초점을 맞추었다.

2021년 3월 허깅 페이스는 시리즈 B 자금 조달 라운드에서 4천만 달러를 모금했다.

2021년 4월 28일, 회사는 개방형 대형 언어 모델을 출시하기 위해 다른 여러 연구 그룹과 협력하여 빅사이언스 리서치 워크숍(BigScience Research Workshop)을 시작했다. 2022년 워크숍은 1,760억 개의 매개변수를 갖춘 다국어 대형 언어 모델인 BLOOM의 발표로 마무리되었다.

2021년 12월 21일, 회사는 기계 학습 모델의 대화형 브라우저 데모를 만드는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리인 Gradio를 인수했다고 발표했다.

2022년 5월 5일, 회사는 Coatue와 Sequoia가 주도하는 시리즈 C 자금 조달 라운드를 발표했다. 회사는 20억 달러의 가치 평가를 받았다.

2022년 5월 13일, 회사는 2023년까지 500만 명에게 기계 학습을 가르치겠다는 사명을 완수하기 위해 학생 대사 프로그램을 도입했다.

2022년 5월 26일, 회사는 Graphcore IPU용 Transformers 라이브러리를 최적화하기 위해 Graphcore와의 파트너십을 발표했다.

2022년 8월 3일, 회사는 SaaS 또는 온프레미스 배포를 지원하는 공개 Hugging Face Hub의 엔터프라이즈 버전인 Private Hub를 발표했다.

2023년 2월, 회사는 AWS 고객이 허깅 페이스의 제품을 사용자 지정 애플리케이션의 구성 요소로 사용할 수 있도록 허용하는 아마존 웹 서비스(AWS)와의 파트너십을 발표했다. 또한 이 회사는 차세대 BLOOM이 AWS가 개발한 독점 기계 학습 칩인 Trainium에서 실행될 것이라고 밝혔다.

2023년 8월, 회사는 시리즈 D 자금 조달에서 45억 달러 가치로 2억 3,500만 달러를 조달했다고 발표했다. 자금 조달은 세일즈포스가 주도했으며 구글, 아마존, 엔비디아, AMD, 인텔, IBM 및 퀄컴에서 주목할만한 참여가 이루어졌다.

 같이 보기 
 오픈AI
 Station F
 외부 링크 
 
 

분류:기계 학습
분류:오픈 소스 인공지능
문서 분류

문서 분류(Document classification)는 문헌정보학, 정보과학 및 컴퓨터 과학의 문제이다. 작업은 하나 이상의 클래스 또는 범주에 문서를 할당하는 것이다. 이는 "수동으로"(또는 "지적으로") 또는 알고리즘적으로 수행될 수 있다. 문서의 지적 분류는 주로 도서관학 분야인 반면, 문서의 알고리즘적 분류는 주로 정보과학 및 컴퓨터 과학 분야이다. 그러나 문제가 중복되어 문서분류에 대한 학제간 연구가 진행되고 있다.

분류할 문서는 텍스트, 이미지, 음악 등이 될 수 있다. 각 종류의 문서에는 특별한 분류 문제가 있다. 별도로 지정하지 않으면 텍스트 분류(text classification)가 암시된다.

문서는 주제나 기타 속성(예: 문서 유형, 작성자, 인쇄 연도 등)에 따라 분류될 수 있다. 이 기사의 나머지 부분에서는 주제 분류만 고려한다. 문서의 주제 분류에는 내용 기반 접근 방식과 요청 기반 접근 방식이라는 두 가지 주요 철학이 있다.

자동 문서 분류
자동 문서 분류(Automatic document classification, ADC) 작업은 세 가지 종류로 나눌 수 있다. 일부 외부 메커니즘(예: 사람의 피드백)이 문서의 올바른 분류에 대한 정보를 제공하는 지도적 문서 분류(supervised document classification), 분류가 수행되어야 하는 비지도 문서 분류(unsupervised document classification, '문서 군집화'), 외부 정보를 전혀 참조하지 않고, 문서의 일부가 외부 메커니즘에 의해 레이블이 지정되는 준지도 문서 분류(semi-supervised document classification)이다. 다양한 라이선스 모델에 따라 여러 가지 소프트웨어 제품을 사용할 수 있다.

 같이 보기 
 분류
 단락
 문서
 정보 검색
 도서 분류법
 기계 학습
 지도 학습, 비지도 학습
 데이터 마이닝

 외부 링크 
 Introduction to document classification
 Bibliography on Automated Text Categorization 
 Bibliography on Query Classification 
 Text Classification analysis page
 Learning to Classify Text - Chap. 6 of the book Natural Language Processing with Python (available online)
 TechTC - Technion Repository of Text Categorization Datasets 
 David D. Lewis's Datasets
 BioCreative III ACT (article classification task) dataset

분류:데이터 마이닝
분류:정보과학
분류:지식 표현
분류:기계 학습
분류:자연어 처리
멀티 암드 밴딧

섬네일|라스베이거스에 위치한 한 줄의 슬롯 머신들
멀티 암드 밴딧(Multi-armed bandit, K-armed bandit problem, N-armed bandit problem)은 확률론 및 기계 학습에서 고정된 제한된 리소스 세트를 경쟁(대안) 선택 간에 다음과 같은 방식으로 할당해야 하는 문제이다. 각 선택의 속성이 할당 당시 부분적으로만 알려지고 시간이 지남에 따라 또는 선택에 자원을 할당함으로써 더 잘 이해될 수 있을 때 예상 이득을 최대화한다. 이는 탐색-이용 트레이드오프 딜레마를 보여주는 고전적인 강화 학습 문제이다. 이 이름은 슬롯 머신이 줄지어 서 있는 도박꾼을 상상하는 데서 유래한다. 그는 어떤 기계를 플레이할지, 각 기계를 몇 번 플레이할지, 어떤 순서로 플레이할지, 현재 기계를 계속 사용할지 아니면 다른 기계를 사용해 볼지 여부를 결정해야 한다. 멀티 암드 밴딧 문제도 확률론적 스케줄링의 광범위한 범주에 속한다.

문제에서 각 기계는 선험적으로 알려지지 않은 해당 기계에 특정한 확률 분포에서 무작위 보상을 제공한다. 도박꾼의 목표는 일련의 레버 당김을 통해 얻은 보상의 합계를 최대화하는 것이다. 각 시도에서 도박꾼이 직면하는 중요한 트레이드오프는 가장 높은 기대 수익을 갖는 기계를 "이용"하는 것과 다른 기계의 예상 수익에 대해 더 많은 정보를 얻기 위한 "탐색" 사이이다. 탐색과 활용 사이의 균형은 기계 학습에서도 직면한다. 실제로 다중 무장 도적은 과학 재단이나 제약 회사와 같은 대규모 조직의 연구 프로젝트 관리와 같은 문제를 모델링하는 데 사용되었다. 문제의 초기 버전에서 도박꾼은 기계에 대한 초기 지식 없이 시작한다.

1952년 허버트 로빈스(Herbert Robbins)는 문제의 중요성을 깨닫고 "순차적 실험 설계의 일부 측면"에서 수렴적인 인구 선택 전략을 구축했다. 존 C. 기틴스(John C. Gittins)가 처음 발표한 정리인 기틴스 지수는 예상 할인 보상을 최대화하기 위한 최적의 정책을 제공한다.

 같이 보기 
 탐욕 알고리즘
 탐색이론

 외부 링크 
 MABWiser, open source Python implementation of bandit strategies that supports context-free, parametric and non-parametric contextual policies with built-in parallelization and simulation capability.
 PyMaBandits, open source implementation of bandit strategies in Python and Matlab.
 Contextual, open source R package facilitating the simulation and evaluation of both context-free and contextual Multi-Armed Bandit policies.
 bandit.sourceforge.net Bandit project, open source implementation of bandit strategies.
 Banditlib, Open-Source implementation of bandit strategies in C++.
 Leslie Pack Kaelbling and Michael L. Littman (1996). Exploitation versus Exploration: The Single-State Case.
 Tutorial: Introduction to Bandits: Algorithms and Theory. Part1. Part2.
 Feynman's restaurant problem, a classic example (with known answer) of the exploitation vs. exploration tradeoff.
 Bandit algorithms vs. A-B testing.
 S. Bubeck and N. Cesa-Bianchi A Survey on Bandits.
 A Survey on Contextual Multi-armed Bandits, a survey/tutorial for Contextual Bandits.
 Blog post on multi-armed bandit strategies, with Python code.
 Animated, interactive plots illustrating Epsilon-greedy, Thompson sampling, and Upper Confidence Bound exploration/exploitation balancing strategies.

분류:기계 학습
신뢰 영역

신뢰 영역 또는 트러스트 리전(Trust region)은 수학적 최적화에서 모델 함수(종종 이차 함수)를 사용하여 근사된 목적 함수 영역의 하위 집합이다. 목적 함수의 적절한 모델이 신뢰 영역 내에서 발견되면 영역이 확장된다. 반대로 근사치가 좋지 않으면 영역이 축소된다.

적합성은 모델 근사치에서 예상되는 개선 비율과 목적 함수에서 관찰된 실제 개선 비율을 비교하여 평가된다. 비율의 간단한 임계값은 확장 및 축소에 대한 기준으로 사용된다. 모델 함수는 합리적인 근사치를 제공하는 영역에서만 "신뢰할 수 있습니다".

신뢰 영역 방법은 어떤 의미에서 선형 검색 방법과 쌍을 이룬다. 신뢰 영역 방법은 먼저 단계 크기(신뢰 영역의 크기)를 선택한 다음 단계 방향을 선택하는 반면, 선형 검색 방법은 먼저 단계 방향을 선택한 다음 단계 크기를 선택한다.

신뢰 영역 방법의 기본 아이디어는 많은 이름으로 알려져 있다. 이 용어의 최초 사용은 소렌슨(1982)에 의한 것으로 추정한다. 플레처(1980)의 인기 교과서에서는 이러한 알고리즘을 제한된 단계 방법(restricted-step methods)이라고 부른다. 또한 이 방법에 대한 초기 기초 작업에서 골드펠트, 퀀트 및 트로터(1966)는 이를 2차 언덕 등반(quadratic hill-climbing)이라고 부른다.

 출처 
 
 Andrew R. Conn, Nicholas I. M. Gould, Philippe L. Toint "Trust-Region Methods (MPS-SIAM Series on Optimization)".
 Byrd, R. H, R. B. Schnabel, and G. A. Schultz. "A trust region algorithm for nonlinearly constrained optimization", SIAM J. Numer. Anal., 24 (1987), pp. 1152–1170.
 Yuan, Y. "A review of trust region algorithms for optimization" in ICIAM 99: Proceedings of the Fourth International Congress on Industrial & Applied Mathematics, Edinburgh, 2000 Oxford University Press, USA.
 Yuan, Y. "Recent Advances in Trust Region Algorithms", Math. Program., 2015

 외부 링크 
 Kranf site: Trust Region Algorithms
 Trust-region methods 

분류:최적화 알고리즘 및 방법
학습률

학습률(Learning rate)은 기계 학습 및 통계학에서 손실 함수의 최소값을 향해 이동하면서 각 반복에서 단계 크기를 결정하는 최적화 알고리즘의 조정 매개변수이다. 새로 획득한 정보가 기존 정보보다 우선하는 정도에 영향을 주기 때문에 기계 학습 모델이 '학습'하는 속도를 은유적으로 나타낸다. 적응형 제어 문헌에서는 학습률을 일반적으로 이득(gain)이라고 한다.

학습률을 설정할 때 수렴률과 오버슈팅 사이에는 균형이 있다. 하강 방향은 일반적으로 손실 함수의 기울기에 따라 결정되지만 학습률은 해당 방향으로 얼마나 큰 단계를 수행하는지 결정한다. 학습률이 너무 높으면 학습이 최소값을 뛰어넘게 되지만 학습률이 너무 낮으면 수렴하는 데 너무 오랜 시간이 걸리거나 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히게 된다.

더 빠른 수렴을 달성하고 진동을 방지하고 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히는 것을 방지하기 위해 학습 속도는 학습 속도 일정에 따라 또는 적응형 학습 속도를 사용하여 훈련 중에 변경되는 경우가 많다. 학습률과 그에 대한 조정도 매개변수마다 다를 수 있으며, 이 경우 뉴턴 방법의 헤세 행렬의 역행렬에 대한 근사치로 해석할 수 있는 대각 행렬이다. 학습률은 준뉴턴 방법 및 관련 최적화 알고리즘의 부정확한 선 검색에 의해 결정된 스텝 길이와 관련된다.

 같이 보기 
 과적합
 역전파
 모형 선택

 외부 링크 
 

분류:기계 학습
분류:최적화 알고리즘 및 방법
초이락 헬로 시리즈

《초이락 헬로 시리즈》는 2014년 하반기에 출시된 대한민국의 장난감 제품으로, 초이락컨텐츠팩토리에서 개발과 생산을 하였으며, 2014년부터 2019년까지 손오공이 유통을 맡았다.

 작품 
 TV 애니메이션
 《헬로 카봇》 (1기 ~ 16기(용자)) (2014년 ~ 2025년) (KBS 1TV(1 ~ 6기)) → (카툰네트워크(쿵)) → (SBS TV(유니버스 ~ 용자))
 《피닉스맨》 (2025년) (KBS 1TV)

 영화 애니메이션 개봉
 《극장판 헬로 카봇: 백악기 시대》 (2018년) (시간: 84분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)
 《극장판 헬로 카봇: 옴파로스 섬의 비밀》 (2019년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)
 《극장판 헬로 카봇: 달나라를 구해줘!》 (2019년) (시간: 76분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)
 《극장판 헬로 카봇: 수상한 마술단의 비밀》 (2022년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)

 외부 링크 

분류:미디어 프랜차이즈
분류:장난감
황금분할 탐색

황금분할 탐색(Golden-section search)은 특정 구간 내에서 함수의 극값(최소값 또는 최대값)을 찾는 기술이다. 구간 내부에 극값이 있는 엄격한 단봉 함수의 경우 해당 극값을 찾는 반면, 여러 극값(구간 경계 포함)을 포함하는 구간의 경우 극값 중 하나로 수렴된다. 구간의 유일한 극값이 구간의 경계에 있는 경우 해당 극점은 해당 경계점으로 수렴된다. 이 방법은 지정된 간격에서 값의 범위를 연속적으로 좁히는 방식으로 작동하므로 상대적으로 느리지만 매우 견고한다. 이 기술은 알고리즘이 3개의 간격 너비가 Φ:1:Φ 비율인 4개 점에 대한 함수 값을 유지한다는 사실에서 이름이 유래되었다. 여기서 Φ는 황금비이다. 이러한 비율은 각 반복마다 유지되며 최대로 효율적이다. 경계점을 제외하고, 최소값을 검색할 때 중앙점은 항상 외부점보다 작거나 같으므로 외부점 사이에 최소값이 포함된다. 최대값을 검색할 때는 그 반대가 적용된다. 이 알고리즘은 많은 함수 평가에 대한 피보나치 검색(아래 설명됨)의 한계이다. 피보나치 탐색과 황금분할 탐색은 키퍼(Kiefer, 1953)에 의해 발견되었다(Abriel and Wilde(1966)).

 같이 보기 
 이진 검색 알고리즘

 출처 
 
 

 

분류:황금비
분류:피보나치 수
분류:검색 알고리즘
직선 탐색

직선 탐색(Line search, 라인 서치) 전략은 최적화에서 목적 함수 f: Rn → R의 국소 최소 x*를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하나이다. 다른 접근 방식은 신뢰 영역이다.

직선 탐색 접근 방식은 먼저 목적 함수 f가 감소되는 하강 방향을 찾은 다음 x가 해당 방향을 따라 얼마나 멀리 이동해야 하는지를 결정하는 단계 크기를 계산한다. 하강 방향은 경사 하강법이나 준뉴턴법 등 다양한 방법으로 계산할 수 있다. 단계 크기는 정확하거나 부정확하게 결정될 수 있다.

 알고리즘 
 직접 탐색 방법 
이 방법에서는 최소값을 먼저 괄호로 묶어야 하므로 알고리즘은 찾는 최소값이 두 지점 사이에 있도록 지점 x1과 x2를 식별해야 한다. 그런 다음 두 개의 내부 점 x3 및 x4에서 f(x)를 계산하고 두 개의 외부 점 중 가장 낮은 함수 값을 갖는 x3 및 x4의 점에 인접하지 않은 점을 거부하여 간격을 나눈다. 후속 단계에서는 하나의 추가 내부 점만 계산하면 된다. 간격을 나누는 다양한 방법 중에서 황금분할 탐색은 탐색 진행 방법에 관계없이 간격 비율이 유지되므로 특히 간단하고 효과적이다.

여기서
 

 같이 보기 
 할선법

분류:최적화 알고리즘 및 방법