Math Softmax(Gibbs, Boltzmann) distribution의 의미 이공계 전반에 걸쳐 정말 많은 분야에서 Boltzmann Distribution 내지 softmax function 등을 사용한다. 하지만 이게 어떤 의미를 가지고 어떻게 유도되었는지, 일단 내가 딥러닝 분야에서 소프트맥스함수를 배우고 한참동안 몰랐다. 하지만 이번 1학기에 통계물리를 가볍게 접하며 이게 도대체 어떻게 유도가 된건지 깨달았고, 그에 대한 내용을 올려보려고 한다. 유도 방법 1 Boltzmann Statistics에서는
Physics 미분 연산자의 adjoint에 -(마이너스)가 붙는 이유 \[\frac{d}{dx}^\dagger = -\frac{d}{dx}\] 위처럼 미분연산자에 adjoint를 취하면 미분연산자에 -1을 곱한 꼴이 나온다. 그 이유를 설명하자면, 함수공간의 임의의 원소 $f,g$를 잡자. 이 때 연산자 $L$이 있으면, \[\langle f, Lg\rangle = f^\dagger Lg = (f^\dagger L)g=(fL^\dagger)^\dagger g \] 위의 수식을
Development 유용한 사이트 편의 사이트 * PDF to WORD [https://www.ilovepdf.com/pdf_to_word] * Overleaf [https://www.overleaf.com/project] * TeX 종합 사이트 대학교 공부 * 물리천문학부 [https://physics.snu.ac.kr/] * 유튜브 mitopencourseware -> Gilbert Strang 교수님이 하시는 선형대수 강의 * Gilbert Strang 교수님 강의 글 설명하는 블로그 [https://twlab.tistory.com/category/