7분만에 이해해보는 라플라스 변환
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- Опубліковано 13 чер 2022
- 글로 정리된 곳: angeloyeo.github.io/2019/08/1...
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github.com/angeloyeo/gongdols
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영상 촬영 시 이용한 장비/프로그램 정보입니다.
[필기]
- iCanNote (필기 프로그램)
- 가오몬 타블렛 1060 pro
(link.coupang.com/re/CSHARESDP...)
[마이크]
- Rode NT USB 마이크
(link.coupang.com/re/CSHARESDP...)
[캡쳐 프로그램]
- OBS Studio
#공학수학 #공돌이
정말 대단합니다
라플라스변환의 본질을 이해하는데 도움이 되었습니다
H&B 님 재밌게 봐주셔서 감사합니다 ^^ 도움되었다면 다행입니다
오랜만에 영상 감사합니다 !!!
와 최근에 진짜 궁금했었는데 고맙습니다
궁금증 해소하는데 도움 되었으면 좋겠습니다 😄
완전 이해했습니다. 감사
들려주셔서 감사합니다 😁
영상 감사합니다!
수드래곤님 들려주셔서 감사합니다 😊
극좌표계의 라플라스 방정식 표현 유도(혹은 라플라시안)
영상을 봤는데 라플라스 방정식을 극좌표계에서 나타내는 이유는 무엇인가요? 이점이 있나요?
분석하고자 하는 현상이 원형 형태의 환경에서 벌어지는 일이라면 극좌표계를 쓰는게 위치를 표현하기에 더 편할 때가 많기 때문에 유용합니다.
도대체 이런건 누가 발명했는지. 참 대단한 인간인듯.
대학교에서 주파수 해석에 한참 공부했던 내용이 엄청많았었죠. 영상은 극히 일부 제일 중요한 부분만 소개한것 같네요 ㅎㅎ
대학공부할때 수학적으로 잘 이해가 안될때 이 채널의 영상을 종종 보곤 했었어요.
영상 고마웠어요 ㅎㅎ
안녕하세요 Taro님. 다시 찾아주셔서 감사합니다. 본 영상은 말씀하신 바와 같이 굉장히 축약적인 내용만을 담고 있습니다. 어려운 얘기를 소개해봤지만 인기는 없고 저는 힘만 들더라구요... ^^ 어려운 내용들은 블로그에 남겨두긴 하는데 영상으로는 잘 안만들려고 합니다. 아무튼 간에 다시 한번 들려주셔서 감사합니다 😊
대학교생활중 복습이나 수업에서 이해가 안되는 부분을 제가 볼 당시에는 상세히 알려주셔서 이해하기 쉬웠어요.
덕분에 수업도 잘따라가서 학점도 좋게받았던 기억이 있어요.
정말정말 고마워요 ㅎㅎ
오늘 라플라스변환 시험봤는데 이거 되게 활용방안이 많은 놈이었군요. 재밌습니다.
공정제어 쪽에서 많이 쓰이는 놈입니다.
공학수학 배울 때 너무 어려워서 수학적인 의미는 거의 다 놓치고 기계적으로 익혀서 시험보긴 했지만... 사실 나중에 공정제어 수업 때도 기계적으로 쓰는 건 마찬가지라 하하...
@@peace9536 외란과 시스템 특성 분석하는데 이게 좀 재밌더군요. 시스템 해석에 유용한 툴이다 보니 제어 교과목에서도 주로 사용하나보네요!
라플라스 변환이 쓰임새가 많은 것 같습니다 ㅎ (그런데 저는 막상 현장에서는 쓸 일이 없었네요 😇😇)
@@AngeloYeo 좋은 영상 잘 보고 있습니다!
오랜만입니다~! 영상 잘보고 가요!
라플라스 변환의 정의식으로만 보고 해석하면 x(t)에 exp(-st)를 곱하고 그것을 적분한다라는 직관적이지 못한 식으로 보여지지만,
사실 조금 다른 관점에서 보면 x(t)에 exp(-σt)를 곱해주고, 그 곱해준 함수를 푸리에 변환한다라고 해석해도 동일하다고 볼 수 있겠네요!
푸리에 변환도 "exp(-σt)를 곱한다"라는 과정이 없을 뿐, x(t)랑 exp(-jwt)를 곱해서 적분해준다가 핵심이고,
결국 라플라스 변환도 5:22에 보여진것 처럼 x(t)랑 exp(-σt)랑 exp(-jwt)라는 3개의 함수를 전부 곱해서 적분하는 것이니,
exp(-σt)를 곱해주냐 마냐의 차이라고 할 수 있을 것 같습니다.
코드코드님! 오랜만입니다. 제가 영상에서 다루고자 했던 내용을 잘 짚어주셨네요. 저도 그런 아이디어에서 출발해서 좀 더 쉽고 납득이 가도록 설명해보려고 노력했습니다 😄 입문용으로 적절한 난이도였으면 좋겠네요. 댓글 감사합니다 ㅎㅎ
와 정말 오랜만이네요! 가족들은 다들 잘 지내나요??
김현수님 안녕하세요~ 오랜만입니다 ㅎ 가족들이랑 잘 지내고 있습니다 ㅎ 대신 애기 보느라 시간&노력이 워낙 들다보니 영상을 만들기 어려웠습니다 ㅎㅎ
4분전... 귀하다..
1등으로 댓글 달아주셨네요 😊
헉... 나중에 볼게염..
언제든지 들리세요 😉
@5:00 혹시 자동제어에서 배우는 라플라스를 통한 시스템 안전성판별이 저 그래프를 의미한거였나요?
자동제어를 배우지 않아서 잘 모르겠지만 아마 맞을겁니다
오 덕분에.. 직관적으로 이해하게되었습니다. 왼쪽 아래쪽 그래프에서 x축은 감쇠발산하는 자연지수함수와 얼마나 닮았냐 y축은 진동하는 것을 표현하는 푸리에함수와 얼마나 닮았냐를 표현하는걸로 이해해도될까요?
@@AngeloYeo 보통 그래서 자동제어에서는 x축 0보다 작아야 수렴하는 시스템이라고 판별하고 결론을 짓습니다 x축 y축에 대한 직관성이 부족했는데 맞는것같네여
@@chldlfdud12ify 네 말씀하신게 맞다고 볼 수 있겠습니다. 엄밀한 문장은 아니지만 큰 의미에선 맞다고 볼 수 있겠습니다.
4:36에 어떤 프로그램을 사용하신건가요??
MATLAB 입니다 😊
왜 신시 기말 끝나고 이걸 보는가...
ㅠㅠ 다음에 또 라플라스 변환을 써먹을 기회가 올지도 모르니까 탄탄히 다져두는 것도 좋을 수 있습니다
@@AngeloYeo 감사합니다 영상 보면서 재밌게 공부하겠습니다ㅎㅎ
알고리즘은 대체 왜 라플라스 변환 같은 걸 띄워 주는 거지.. 공대 나온 건 맞긴 한데.... 옛날이라구...
알고리즘 님께서 이끌어주셨군뇨... 😉
많은 자료에서, exp(-st)를 하면, 라플라스 변환이 된다고 하지,
왜 exp(-st)를 곱하는 지는, 이 글에서 처음 알게 되었습니다.
오랜 시간동안의 의문을 해결했습니다.
정말 감사합니다.
왜 이런 배경적인 부분을 책에서는 언급하지 않는지....
"라플라스 변환의 아이디어: 신호의 발산을 상쇄"에 대해서 조금 더 알고 싶습니다.
혹시, 관련자료 키워드나, 링크 부탁드립니다.
오랜 저의 묵은 숙제를 해결해 주셔서 감사합니다.
공하
반갑습니다 🤗