물리란 무엇인가

제1장 물리학이란 무엇인가
제2장 인간은 왜 자연을 알고 싶어 했는가
제3장 고대 세계의 자연철학
제4장 근대 물리학의 탄생과 갈릴레이의 혁명
제5장 빛과 전자기학: 보이지 않는 세계의 발견
제6장 아인슈타인과 상대성이론: 시간과 공간의 새로운 이해
제7장 양자역학의 탄생: 미시 세계의 신비
제8장 원자와 입자의 세계: 물질의 가장 깊은 구조를 찾아서
제9장 우주의 탄생과 현대 우주론: 우리는 어디에서 왔는가
제10장 열역학과 엔트로피: 시간은 왜 한 방향으로 흐르는가
제11장 물리학과 생명: 자연법칙 속의 생명 현상
제12장 물리학과 기술 문명: 과학이 바꾼 인간의 삶
제13장 물리학과 기술 문명: 과학이 바꾼 인간의 삶
제14장 물리학의 역사와 위대한 과학자들
제15장 물리학의 철학: 우리는 자연을 어떻게 이해하는가
제16장 현대 물리학과 미래: 새로운 시대를 향한 도전
제17장 물리학의 주요 분야와 연구 방법
제18장 물리학과 인간의 세계관: 과학이 바꾼 우리의 생각
제19장 물리학과 미래 문명: 인류가 향하는 새로운 세계
제20장 물리학이란 무엇인가
맺음말 우리는 우주를 이해하는 존재이다

화학프로그래밍 입문

광물학개론

1장 서론
1.1 광물의 중요성
1.2 광물 자원
1.3 광물의 정의
1.4 원소, 광물, 그리고 암석

2장 광물 화학
2.1 지구를 이루는 원소와 광물의 기원
2.2 원소와 주기율표
2.3 이온
2.4 광물 내 결합
2.5 광물의 조성 변이
2.6 주요 광물

3장 광물의 성질
3.1 광물의 명명
3.2 광물의 식별
3.3 결정 형태
3.4 광물의 외관
3.5 강도와 파괴
3.6 밀도와 비중
3.7 자성
3.8 전기적 특성
3.9 묽은 염산에 대한 반응
3.10 추가적인 특성

4장 광물의 결정작용
4.1 결정질 고체와 비결정질 고체
4.2 결정의 형성
4.3 광물의 안정성과 동질이상
4.4 결정의 크기와 완전성을 조절하는 요인들
4.5 광물의 수명

5장 광물 광학
5.1 광물 광학 개론
5.2 빛과 빛의 특성
5.3 빛의 편광
5.4 편광 현미경
5.5 일축성 및 이축성 광물에 대한 심화
5.6 간섭상
5.7 박편에서 광물 및 광물 특성 감별

6장 결정 형태와 대칭
6.1 대칭
6.2 스테레오 투영도
6.3 점으로부터 결정면과 결정형까지
6.4 대칭 요소의 조합: 점군
6.5 점군과 결정계

7장 결정학
7.1 17세기부터 19세기에 걸친 관찰
7.2 병진 대칭
7.3 2차원에서의 단위포와 격자
7.4 3차원에서의 단위포와 격자
7.5 3차원 원자 배열의 대칭성
7.6 공간군
7.7 정벽과 결정면
7.8 단위포, 점, 선, 면의 정량적 측면
7.9 밀러 지수
7.10 결정 구조 내의 평면과 밀러 지수
7.11 결정형과 밀러 지수의 관계

8장 X-선 회절
8.1 X-선
8.2 광물 분석법

9장 결정 구조
9.1 X-선 결정학의 영향
9.2 이온 결정
9.3 최조밀쌓임
9.4 폴링의 규칙
9.5 산소와 지각을 구성하는 주요 원소들
9.6 규산염 구조의 일반적 특징
9.7 기본 규산염 구조
9.8 비규산염의 구조와 화학

10장 광물 기술
10.1 규산염 광물 I: 망상 규산염
10.2 규산염 광물 II: 층상 규산염
10.3 규...


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공기의 탐구

머리말

자연을 어떻게 이해할 것인가
1 눈에 보이지 않는 물질
2 공기도 무게가 있다
3 우리를 둘러싸고 있는 대기의 힘
4 기체의 개념과 어원
5 기체의 부피는 압력에 따라 변한다
6 마그데부르크에서의 실험
7 탄다는 것의 의미
8 원소에 대한 견해
9 연소설의 과오
10 굳는 공기, 이산화탄소의 발견
11 독이 있는 공기, 질소의 발견
12 연소가 없는 공기, 산소의 발견
13 산소를 발견한 또 한 사람, 셸레
14 근대 화학의 아버지, 라부아지에
15 사람을 싫어했던 캐번디시
16 물질의 무게는 소실되지 않는다
17 물질을 이루는 원소
18 화합물이란 무엇인가
19 공기는 화합물일까
20 배수 비례의 법칙
21 원자설의 탄생
22 게이뤼삭과 기구
23 기체의 팽창 계수는 일정하다
24 기체 반응의 법칙
25아보가드로의 분자설
26 아르곤의 발견
27 게으름뱅이 아르곤
28 태양에 있는 물질, 헬륨
29 헬륨과 방사성 원소
30 오존, 냄새나는 기체
31 오존과 자외선
32 이산화탄소, 생명의 근원
33 유기 화합물이란 무엇인가?
34 숯불의 파란 불꽃
35 공기 중의 혼합물
36 공기에도 색이 있다
37 공기는 액체로 변할 수 있다
38 대기 압력은 높이에 따라 변한다
39 공기의 성분 비율이 변하는 높이
40 대기의 온도
41 온실 효과
42 오존층

맺음말

파이썬으로 수학을 풀다

1부 파이썬으로 기초수학 문제풀기

1장 파이썬 소개 13
2장 연산자와 변수 20
3장 파이썬 오류 39
4장 조건문 45
5장 반복문 59
6장 데이터 묶음 79

2부 파이썬으로 응용수학 문제풀기

7장 경우의 수 세기 (「공통수학1」 과목) 101
8장 경우의 수 세기 (「확률과 통계」 과목) 136
9장 수열 문제 해결하기 (「대수」 과목) 174

Multivariable Calculus

Part I Vectors and Linear Functions

1 Multi-variable Vector-valued Functions (review) 3
1.1 Vectors and inner product 3
1.2 Domain, range, and codomain 7
1.3 Graphs, images, level sets, and contours 10

2 Matrix Multiplication and Determinant 15
2.1 Notation 15
2.2 Matrix multiplication 17

3 Matrix Multiplication and Linear Functions 23
3.1 Matrix multiplication (continued) 23

4 Eigenvalues and Composition of Linear Functions 31
4.1 Composition of linear functions 31
4.2 Eigenvalues and eigenvectors 35

5 Parallelotopes and Volume Scaling Factor 41
5.1 Cross product 41
5.2 Cubes and parallelotopes 44
5.3 Volume scaling factor and parallelotopes 46

Part II Derivative of Multi-variable Functions

6 Continuity of Multi-variable Functions 55
6.1 Limit and continuity in Rn 55
6.2 Discontinuous multi-variable functions 62
6.3 Composition of two functions 66

7 Directional and Partial Derivatives 69
7.1 Directional derivative 69
7.2 Partial derivative 72
7.3 Partial derivatives with constrained variables 75
7.4 Change of variables 78

8 Differentiability 83
8.1 Derivative matrix and gradient vector 83
8.2 Differentiability and derivatives 86
9 The Chain Rule 95
9.1 The chain rule 95
9.2 Zero-level set and graph of derivatives 100

10 Line Integral 109
10.1 Parametrized curves and chain rule 109
10.2 Directional derivative and chain rule 111
10.3 Line integral 114

11 Extreme Values 121
11.1 Extreme values and the Hessian matrix 121
11.2 Criterion for maximum, minimum, and saddle 124
11.3 Lagrange multiplier 129

12 Taylor’s Formula for Multi-Variable Functions 135
12.1 Taylor’s formula for one-variable functions 135
12.2 Higher order directional derivatives 137
12....


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수학 선생님을 위한 LaTeX & TikZ 완벽 가이드

머리말

Ⅰ. LLM기반 AI 시대에 워드프로세서와 LaTeX 사용의 비교

1 장 워드프로세서의 한계와 LaTeX의 필요성
2 장 AI 시대의 문서 작성 도구 변화
3 장 ChatGPT 등 LLM과 LaTeX의 시너지

Ⅱ. LATEX사용 환경 구축과 문법기초

1 장 LaTeX 설치
2 장 전용 에디터 설치 및 사용법
3 장 Overleaf 소개 및 협업 기능
4 장 OpenAI Prism: AI 네이티브 LaTeX 워크스페이스
5 장 LaTeX의 기본 구조와 문법
6 장 전처리부(preamble)와 패키지 사용법

Ⅲ. 수학 문서를 위한LaTeX 실전 사용법

1 장 문서의 레이아웃 설계
2 장 다양한 수식 환경 사용법
3 장 tcolorbox를 활용한 예제, 정리, 문제 환경 설계
4 장 표, 문항, 조건, 해설 등 문항 스타일링
5 장 조건부 명령과 설정 분리로 유연한 문서 구성
6 장 이미지 삽입과 다루기
7 장 ChatGPT를 활용한 LaTeX 코드 생성 실습

Ⅳ. TikZ로 만드는 수학적 그래픽

1 장 TikZ의 기초 이해
2 장 TikZ를 이용한 그래픽 표현
3 장 TikZ 고급 기능을 활용한 함수 및 도형의 구조적 표현
4 장 외부 프로그램으로 TikZ 코드 생성하기

Ⅴ. 수학 교육에서 LaTeX의 다양한 활용 사례

1 장 문제집 스타일 문서 만들기
2 장 교과서 스타일 문서 만들기
3 장 시험지 스타일 문서 만들기
4 장 종합 비교 및 활용 가이드
5 장 Python과의 협업: PythonTeX

줄기세포 생물학

1장 줄기세포와 발생 1
2장 줄기세포의 개념 27
3장 만능줄기세포 특징 분석법 41
4장 만능줄기세포와 전능-유사 줄기세포(totipotency-like stem cells) 63
5장 착상 전 배아 및 epiblast에서 유래된 줄기세포 107
6장 생식선 줄기세포(Germline stem cells) 143
7장 줄기세포와 후성유전학(epigenetics)-1: DNA 메틸화(DNA methylation) & 히스톤 변화(histone modification) 169
8장 줄기세포와 후성유전학(epigenetics)-2: 유전체 각인(genomic imprinting), X 염색체 불활성화(X chromosome nactivation), 비암호화 RNA(non-codingRNA) 201
9장 세포 리프로그래밍(Cellular reprogramming)- 핵치환(nuclear transfer), 세포융합(cell fusion) 233
10장 세포 리프로그래밍(Cellular reprogramming)- 유도만능줄기세포(induced pluripotent stem cells), 직접교차분화(direct conversion) 267
11장 성체줄기세포(Adult stem cells) 293
12장 오가노이드(Organoid) 369
13장 합성배아(synthetic embryo)와 가스트룰로이드(gastruloid) 437
찾아보기 451

최소한의 이산수학 with 파이썬

CHAPTER 01 이산수학이란
1.1 컴퓨터공학에서 이산수학의 위상
1.2 어떤 관점으로 접근해야 하는가
1.3 수학적 모델링의 예
연습문제

CHAPTER 02 논리와 명제
2.1 논리와 명제의 정의
2.2 논리 연산
2.3 추론
2.4 술어와 한정
2.5 부울 대수의 표현
2.6 부울 대수의 응용
연습문제

CHAPTER 03 집합론
3.1 집합의 정의와 표현
3.2 집합의 연산
3.3 집합의 크기와 분할
3.4 집합의 응용
연습문제

CHAPTER 04 증명법
4.1 여러 가지 증명 방법
4.2 프로그램의 정확성 입증
4.3 증명의 응용
연습문제

CHAPTER 05 관계
5.1 관계의 정의와 표현
5.2 관계의 속성과 연산
5.3 관계의 합성과 중첩
5.4 동치관계와 분할
5.5 부분순서와 위상정렬
5.6 관계의 응용
연습문제

CHAPTER 06 함수
6.1 함수와 관계
6.2 함수의 그래프
6.3 함수의 성질
6.4 비둘기집 원리
6.5 함수와 무한집합
6.6 함수의 응용
연습문제

CHAPTER 07 그래프
7.1 그래프의 정의와 기본 개념
7.2 트리의 정의
7.3 그래프의 탐색
7.4 트리의 탐색
7.5 최소 신장 트리
7.6 한붓그리기
7.7 그래프의 응용
연습문제

CHAPTER 08 경우의 수
8.1 경우의 수 기본 개념
8.2 순열
8.3 조합
8.4 경우의 수 응용
연습문제

CHAPTER 09 알고리즘
9.1 알고리즘의 정의
9.2 시간복잡도와 공간복잡도
9.3 탐색 알고리즘의 예
9.4 정렬 알고리즘의 예
9.5 알고리즘의 응용
연습문제

CHAPTER 10 오토마타, 형식언어, 문법
10.1 오토마타와 형식언어
10.2 유한 상태 기계
10.3

국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 전산수학(SPSS/MATLAB)
국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
국내도서 > 대학교재/전문서적 > 자연과학계열 > 수학
국내도서 > 대학교재/전문서적 > 공학계열 > 컴퓨터공학 > 전산수학
국내도서 > 과학 > 수학 > 수학 일반

미분방정식과 응용

머리말

01 상미분방정식
1.1 미분방정식의 분류
1.2 1계 미분방정식
1.3 2계 미분방정식
1.4 급수해법과 프로베니우스 방법
1.5 스투룸-리우빌 이론과 고유함수 방법

02 편미분방정식
2.1 편미분과 기본적인 편미분방정식
2.2 1계 편미분방정식
2.3 2계 편미분방정식
2.4 변수분리와 경계조건

03 미분방정식의 응용
3.1 고전역학
3.2 전자기학
3.3 열역학
3.4 양자역학
3.5 플라즈마물리학
3.6 유체역학

부록 A. 론스키안과 선형 독립
B. 테일러 급수 전개
C. 자기수반(에르미트) 연산자
D. 2계 편미분방정식의 분류

참고문헌
찾아보기

방법서설의 기하학

제1권 선분과 원만을 사용하여 작도할 수 있는 문제들에 관하여

제2권 곡선의 성질에 관하여

제3권 입체 문제 또는 그 이상의 문제의 구성에 관하여

수학 교실로 들어간 수학사

제1부
중학교 수학 교실로 들어간 수학사
제1장 | 수와 연산
제2장 | 변화와 관계
제3장 | 기하
제4장 | 자료와 가능성

제2부
고등학교 수학 교실로 들어간 수학사
제5장 | 대수
제6장 | 미적분
제7장 | 기하
제8장 | 확률과 통계?

하천생태학

1 인류세의 하천 1
2 하천 유량 23
3 하천 지형학 57
4 하천수 화학 95
5 비생물적 환경 129
6 1차 생산자 181
7 부식성 에너지와 유기물 분해 231
8 하천 미생물 생태학 295
9 영양 관계 323
10 종 상호작용 373
11 유수역 생태계의 생물군집 427
12 수생태계에서 에너지 흐름과 영양염 순환 469
13 영양염 동태 501
14 하천생태계 대사와 탄소거동 551
15 하천 관리의 목적과 방법 593
찾아보기 631

기초 최적화이론

제1강 Optimization을 위한 기초수학
1.1 벡터와 행렬
1.2 함수
1.3 연습문제

제2강 Optimization 문제와 optimal solution
2.1 Optimization이란?
2.2 Optimization 문제의 수학적 정의
2.3 Local optimal solution과 global optimal solution
2.4 Optimal solution의 존재 ·
2.5 연습문제

제3강 1차원 line search 알고리즘
3.1 Exhaustive search 알고리즘
3.2 Bisection 알고리즘
3.3 Golden section 알고리즘
3.4 Fibonacci 알고리즘
3.5 연습문제

제4강 Optimal solution의 조건
4.1 Necessary condition, sufficient condition, necessary and sufficient condition
4.2 Unconstrained optimization 문제의 optimal solution 조건
4.3 Constrained optimization 문제의 optimal solution 조건
4.4 연습문제

제5강 Optimization 알고리즘
5.1 Unconstrained optimization 문제를 위한 알고리즘
5.2 Constrained optimization 문제를 위한 알고리즘
5.3 연습문제

제6강 Convex optimization
6.1 Convex set과 convex function
6.2 Convex optimization 문제
6.3 연습문제

제7강 Duality
7.1 Dual optimization
7.2 Dual optimization 문제를 위한 gradient 기반 알고리즘
7.3 Partial relaxation
7.4 연습문제

제8강 Linear optimization
8.1 Standard form
8.2 Basic solution
8.3 연습문제

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