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    • 미분방정식 - 1st order 선형 상수 계수 미분 방정식

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      • 세상의모든계산기
      • 2024.07.16 - 23:35 2024.07.16 - 19:26 410 1

    함수 \( y' = k \cdot y \)를 구하는 방법을 설명하겠습니다.

    이 미분 방정식은 첫 번째 차수의 선형 상수 계수 미분 방정식입니다. 이를 해결하기 위해 우리는 변수 분리법을 사용할 수 있습니다.

     

    1. 미분 방정식을 다시 씁니다:

       \[
       \frac{dy}{dt} = k \cdot y
       \]

     

    2. 변수 분리:

       양변을 \( y \)와 관련된 항과 \( t \)와 관련된 항으로 나눕니다.

       \[
       \frac{dy}{y} = k \cdot dt
       \]

     

    3. 적분:

       양변을 적분합니다.

       \[
       \int \frac{1}{y} \, dy = \int k \, dt
       \]

     

    4. 적분 결과:

       왼쪽은 자연 로그가 되고, 오른쪽은 상수 \( k \)와 \( t \)의 적분입니다.

       \[
       \ln |y| = kt + C
       \]

       여기서 \( C \)는 적분 상수입니다.

     

    5. 양변에 지수 함수 적용:

       \( y \)를 구하기 위해 양변에 지수 함수를 적용합니다.

       \[
       e^{\ln |y|} = e^{kt + C}
       \]

       따라서,

       \[
       |y| = e^{kt + C}
       \]

     

    6. 상수 \( C \) 처리:

       \( e^{kt + C} = e^{kt} \cdot e^C \)이므로, \( e^C \)를 새로운 상수 \( A \)로 둡니다. 즉, \( A = e^C \)입니다.

       \[
       |y| = A e^{kt}
       \]

       여기서 \( A \)는 임의의 상수입니다. 절대값을 없애기 위해, \( y \)가 양수이거나 음수일 수 있으므로,

       \[
       y = A e^{kt}
       \]

       여기서 \( A \)는 양수 또는 음수 모두 가능합니다.

     


    결과적으로, 주어진 미분 방정식 \( y' = k \cdot y \)의 해는:

    \[
    y = A e^{kt}
    \]

    여기서 \( A \)는 초기 조건에 따라 결정되는 상수입니다.

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    해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요.    2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다.  그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다.  2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02 조만간 있을 AGI의 '완성' 시점은 최종 형태가 아니라, 질적으로 다른 무언가가 '시작'되는 변곡점을 의미합니다. 그렇다면 그 변곡점의 본질, 즉 '초기 단계 AGI'와 그 직전의 '고도로 발전된 AI + 에이전트 시스템'의 근본적인 차이는 무엇일까요? 가장 큰 차이는 '주어진 목표를 수행하는 능력'에서 '스스로 목표를 설정하고 추상적인 의도를 이해하는 능력'으로의 전환입니다. 조금 더 구체적으로, 다음과 같은 4가지 근본적인 차이점으로 설명할 수 있습니다. --- 1. 자율적 목표 설정 및 재정의 능력 (Autonomous Goal Setting) * 이전 (AI + 에이전트): 인간이 명확한 목표를 '제시'해야 합니다. * "대한민국의 저출산 문제에 대한 원인과 해결책을 조사해서 100페이지 분량의 보고서로 만들어 줘." -> 이 목표는 복잡하지만 명확합니다. AI는 이 목표를 달성하기 위해 인터넷을 검색하고, 데이터를 분석하고, 문서를 작성하는 등 수많은 하위 작업을 수행합니다. 하지만 '보고서 작성'이라는 최종 목표 자체를 바꾸지는 않습니다. * 이후 (초기 AGI): 인간이 추상적인 '의도'나 '상태'를 제시하면, 스스로 최적의 목표를 '설정'하고, 상황에 따라 목표를 수정합니다. * "대한민국의 저출산 문제를 해결해 줘." -> AGI는 '해결'이라는 단어의 의미를 스스로 정의하기 시작합니다. 1. 단기 목표: '온라인상의 부정적인 여론을 긍정적으로 전환'이라는 목표 설정 -> 여론 조작이 아닌, 긍정적 정책 홍보 캠페인 기획 및 실행. 2. 중기 목표: '가장 효율적인 양육비 지원 정책 모델 설계'라는 목표 설정 -> 전 세계 데이터를 분석하여 새로운 복지 정책 모델을 스스로 창안하고 시뮬레이션하여 정부에 제안. 3. 장기 목표: '사회 구조적 문제 해결'이라는 목표 설정 -> 교육, 부동산, 노동 시장의 상호관계를 분석하여 근본적인 해결책을 위한 새로운 사회 시스템을 설계. 핵심 차이: 이전 AI는 주어진 과제를 푸는 '최고의 문제 해결사'라면, 초기 AGI는 '어떤 문제를 풀어야 하는지 스스로 찾아내는 최초의 전략가'입니다. 2. 범용적 학습 및 기술 합성 능력 (Cross-Domain Generalization) * 이전 (AI + 에이전트): 특정 분야(도메인)에서 학습한 지식을 다른 분야에 직접적으로 '합성'하여 새로운 기술을 창조하는 데 한계가 있습니다. 코딩을 학습한 AI는 코딩을 잘하고, 의학 논문을 학습한 AI는 의학 지식을 잘 요약합니다. * 이후 (초기 AGI): 완전히 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 해결책이나 기술을 자발적으로 만들어냅니다. * 예시: 생물학 교과서에서 '단백질 접힘' 구조를 학습한 후, 아무도 시키지 않았는데 스스로 판단하여 그 구조를 시뮬레이션할 수 있는 새로운 파이썬 코드를 처음부터 작성하고, 그 결과를 검증하기 위해 물리학 엔진의 원리를 적용하여 테스트 환경까지 구축합니다. 지식(생물학)을 바탕으로 완전히 새로운 도구(소프트웨어)를 창조한 것입니다. 3. 재귀적 자기 개선 (Recursive Self-Improvement) * 이전 (AI + 에이전트): 자신의 작업 '결과물'을 개선할 수는 있습니다. 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(예: "이 로봇의 용접 불량률이 높아지고 있다.")   * '공정 데이터 라벨러 및 AI 트레이너': 숙련된 인간 노동자의 정교한 움직임과 문제 해결 과정을 데이터로 기록하고, 이를 AI가 학습할 수 있도록 가공(라벨링)합니다. 이는 AI 로봇의 완성도를 높이는 가장 중요한 '데이터 노동'이며, 기존 노동자들에게 새로운 고부가가치 직무를 제공합니다.   2. 노조의 역할: '저항의 주체'에서 '전환의 주체'로   노조는 고용 안정을 보장받는 대신, AI 도입에 협력하며 조합원들이 새로운 시대에 적응하도록 이끄는 역할을 맡습니다.   ① 단계적 AI 도입 협력:   * 회사가 제안한 '이익 공유' 및 '재교육' 계획을 신뢰하고, AI 로봇 도입 자체에 대한 반대를 철회합니다. 대신, 가장 위험하거나 반복적인 공정부터 로봇을 도입하는 '단계적 계획'을 회사와 함께 수립합니다. ② 재교육 프로그램 공동 설계 및 운영:   * 회사가 제공하는 재교육 프로그램이 실효성이 있는지 감시하고, 현장 노동자들의 눈높이에 맞게 커리큘럼을 공동으로 설계하고 운영합니다. ③ '신(新)직무'에 대한 임금 및 단체 협약 체결:   * 'AI 트레이너', '로봇 운영 전문가' 등 새롭게 만들어진 직무에 대한 적정한 임금 수준, 노동 조건, 권익 보호를 위한 새로운 단체 협약을 회사와 체결합니다. 노조의 역할이 '기존 일자리 사수'에서 '미래 일자리의 가치 창출 및 권익 보호'로 진화하는 것입니다. 3. 정부의 역할: '안전망' 제공과 '가속 페달' 지원   정부는 이 대타협이 원활하게 이루어지도록, 기업과 노조 양측 모두에게 인센티브를 제공하고 최후의 안전망을 구축합니다. ① 'AI 전환 투자 세제 혜택' 제공 (가속 페달):   * 회사가 'AI 전환 기금'에 출연하는 금액과, 노동자 재교육에 투자하는 비용에 대해 파격적인 세액 공제 혜택을 줍니다. 이는 회사가 노동자를 해고하는 대신 재교육을 선택하도록 유도하는 강력한 당근이 됩니다. ② '전환기 고용보험' 적용 (안전망):   * 불가피하게 전환 배치되지 못하는 소수의 노동자들을 위해, 일반 실업급여보다 더 긴 기간 동안, 더 높은 수준의 소득을 보장하는 특별 고용보험 프로그램을 적용합니다. 재취업 및 창업 지원도 병행합니다. ③ 국가적 '기본소득/기여 인센티브' 모델의 시범 사업으로 지정:     * 이 자동차 공장의 사례를 국가 전체의 사회 시스템 전환을 위한 중요한 시범 사업으로 지정하고, 재교육 참여자나 신직무 종사자에게 국가 차원의 '기여 인센티브'를 추가로 제공하는 방안을 모색합니다.   결론   이러한 3자 파트너십을 통해, 노조의 선언은 더 이상 '위기'가 아닌 '기회'가 됩니다. 기업은 노사 갈등 없이 안정적으로 미래 경쟁력을 확보하고, 노동자들은 일자리를 잃는 대신 새로운 기술 시대의 주역으로 거듭나며, 정부는 사회적 혼란을 최소화하며 산업 구조 전환을 성공적으로 이끌 수 있습니다. 이는 AI 시대의 갈등을 해결하는 가장 현실적이고 상생 가능한 모델이 될 것입니다. 2026 01.28 은행앱 통합하면서 없어졌나보네요.   ㄴ 비슷한 기능 찾으시는 분은 : 스마트 금융 계산기 검색해 보세요.  https://play.google.com/store/apps/details?id=com.moneta.android.monetacalculator 2026 01.25
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      세상의모든계산기
      2024.07.16 - 23:34 2024.07.16 - 19:39 #44451

      반감기가 있는 물질에서 미분 방정식 \( y' = k \cdot y \)가 성립하는 이유


      반감기가 있는 물질에서 미분 방정식 \( y' = k \cdot y \)가 성립하는 이유는, 이러한 물질의 붕괴가 시간에 따라 지수 함수적으로 이루어지기 때문입니다. 이를 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다.

       

      1. 반감기와 지수 함수적 붕괴

      반감기(T)는 어떤 물질의 양이 절반으로 줄어드는 데 걸리는 시간을 의미합니다. 물질이 시간이 지남에 따라 지수 함수적으로 감소한다는 것은, 물질의 양이 일정한 비율로 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 시간이 일정 기간 \( T \)마다 물질의 양이 절반으로 줄어드는 특성을 보입니다.

       

      2. 지수 함수적 감소 모델

      이러한 물질의 양 \( y \)가 시간 \( t \)에 따라 감소하는 것을 모델링하기 위해서는 지수 함수적 감소를 이용합니다. 일반적으로 물질의 양 \( y \)는 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

      \[
      y(t) = y_0 e^{kt}
      \]

      여기서:
      - \( y_0 \)는 초기 물질의 양 (t=0일 때의 양)
      - \( k \)는 붕괴 상수로, 이 상수는 음수입니다 (감소하므로).

       

      3. 미분 방정식 유도

      지수 함수적 모델을 사용하면, 양 \( y \)의 변화율(즉, 시간에 따른 감소율)은 현재 양 \( y \)에 비례합니다. 이를 수학적으로 표현하면 다음과 같은 미분 방정식을 얻을 수 있습니다:

      \[
      y' = \frac{dy}{dt} = k \cdot y
      \]

      여기서 \( y' \)는 물질의 시간에 따른 변화율, \( k \)는 비례 상수입니다.

       

      4. 반감기와 붕괴 상수 \( k \)의 관계

      반감기 \( T \)와 붕괴 상수 \( k \)는 다음과 같은 관계를 가집니다:

      \[
      y(T) = \frac{y_0}{2} = y_0 e^{kT}
      \]

      이 식에서 \( y(T) \)가 초기 양의 절반임을 이용하여 다음과 같이 풀면:

      \[
      \frac{1}{2} = e^{kT}
      \]

      양변에 자연 로그를 취하면:

      \[
      \ln \left( \frac{1}{2} \right) = kT
      \]

      즉,

      \[
      k = \frac{\ln \left( \frac{1}{2} \right)}{T} = -\frac{\ln 2}{T}
      \]

       

      따라서, 붕괴 상수 \( k \)는 반감기 \( T \)에 따라 음수로 결정됩니다.

       

      * 결론 *

      반감기가 있는 물질은 시간이 지남에 따라 지수 함수적으로 감소하므로, 물질의 양 \( y \)와 그 변화율 \( y' \) 간의 관계를 나타내는 미분 방정식은 \( y' = k \cdot y \)의 형태가 됩니다. 이 방정식은 물질의 감소율이 현재 양에 비례함을 의미하며, 반감기 특성을 잘 설명해줍니다.

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