mathematics-computing-logic

소스 코드 레벨에서 프로그램이 명세대로 동작함을 수학적으로 입증하는 호어 논리와 루프 불변량, 그리고 정적 분석 기법을 통해 소프트웨어 무결성을 다루는 학습 노드입니다.

컴퓨팅 사고의 가장 원자적인 논리 단위인 명제 논리와 변수 및 양화자를 포함한 서술어 논리를 정의하고, 선언적 스펙 정의와 인공지능 추론의 기초를 다루는 학습 노드입니다.

불확실성을 수학적으로 모델링하는 확률론, 데이터를 통해 현상을 추론하는 통계학, 그리고 정보의 양을 정량화하는 정보 이론을 다루는 학습 노드입니다.

사전 지식과 관측 데이터를 결합하여 확률을 갱신하는 베이즈 추론의 역학과, 복잡한 확률 모델을 코드로 기술하고 시뮬레이션하는 확률적 프로그래밍의 원리를 다루는 학습 노드입니다.

정보량을 불확실성의 감소량으로 정의하고, 통신 채널의 한계와 데이터 압축의 수학적 토대를 다루는 정보 이론 학습 노드입니다.

불확실성을 수학적으로 정형화하는 확률 공간의 공리와, 실험의 결과를 수치로 사상하는 확률 변수의 물리적 분포를 다루는 학습 노드입니다.

관측된 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 정체를 추측하는 통계적 추론 방법론과, 모델의 파라미터를 결정하는 최적 추정의 원리를 다루는 학습 노드입니다.