| ½¬¿î °î¼± ÀÌ ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥Àº Ä¿ºê¿¡ ¸Â´Â ¸Å¿ì ½¬¿î µµ±¸ÀÔ´Ï´Ù. |
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½¬¿î °î¼±Àº °î¼±À» ¸ÂÃß´Â ¸Å¿ì ½¬¿î µµ±¸ÀÔ´Ï´Ù. ´ç½ÅÀÌÇØ¾ß ÇÒ ¼¼ ´Ü°è ¸¸ÀÌ°í, ÇÇÆà °î¼±°ú ÇÊ¿äÇÑ ¸Å°³ º¯¼ö¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¸ðµ¨¿¡´Â ¼±Çü ¹× ºñ¼±ÇüÀÌ Æ÷ÇԵ˴ϴÙ. ȸ±Í : ¡¤ ¼±Çü ÀûÇÕ, Y = A + BX; ¡¤ 2 Â÷ ¸ÂÃã, y = a + bx + cx ^ 2; ¡¤ º¹ÇÕ ÀûÇÕ, y = ab ^ x; ¡¤ Logatithmic fit, y = a + b * ln (x); ¡¤ Áö¼ö ÀûÇÕ, y = a * exp (bx); ¡¤ Àü¿ø ¸ÂÃã, y = a * x ^ b; ¡¤ ¿ª ¸ÂÃã, y = a + b / x; ¡¤ Hyperbola fit, y = ax / (b + x); ¡¤ ±âÇÏÇÐÀû ¸ÂÃã, y = µµ³¢ ^ (bx); ¡¤ ±âÇÏÇÐÀû ¸ÂÃã, y = µµ³¢ ^ (b / x); ÁÖ¿ä Ư¡: ±âÇÏÇÐ ÀûÇÕ¿¡ ÀÇÇØ ¿øÀ» ¸ÂÃß´Â °Í : ÄíÇÁ´Â 2D µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ® ¼¼Æ®·Î ÃÖ»óÀÇ ½Ã°¢Àû ¿øÀ» ãÀ¸·Á°í ³ë·ÂÇÏ´Â ¹®Á¦Á¡¿¡ Á¢±ÙÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ ¹æ¹ýÀº Æò»ó½Ã ºñ¼±Çü ¹®Á¦¸¦ ¹Ýº¹ ¼öÄ¡ ¹æ¹ýÀ» »ç¿ëÇÏÁö ¾Ê°í ÇØ°áÇÒ ¼öÀÖ´Â ¼±Çü ¹®Á¦·Î ¿ì¾ÆÇÏ°Ô º¯È ½ÃÅ°¸ç µû¶ó¼ ÀÌÀü ±â¼úº¸´Ù ºü¸¥ Å©±âÀÇ ¼ø¼ÀÔ´Ï´Ù. ±âÇÏÇÐ ÀûÇÕ¿¡ ÀÇÇØ Å¸¿øÀ» ÇÇÆà : »ó±â ±â¼úÀº ºñ¼±Çü ´Ü°è¸¦ ÷°¡ÇÏ¿© ÀϹÝÀûÀÎ ÁÙÀÓÇ¥·Î È®ÀåµÇ¾î ºü¸£Áö ¸¸, ÀÓÀÇÀÇ ¿À¸®¿£Å×ÀÌ¼Ç ¹× º¯À§ÀÇ ½Ã°¢ÀûÀ¸·Î Áñ°Å¿î Ÿ¿øÀ» ã´Â °ÍÀ» ¹ß°ßÇÑ´Ù. Ç¥¸é¿¡ ´ëÇÑ ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥ : ÀÌ ³íÀÇ´Â 2D °î¼±ÀÇ °üÁ¡¿¡¼ ÀÏÄ¡ÇÏÁö¸¸,ÀÌ ³í¸®ÀÇ ´ëºÎºÐÀº 3D Ç¥¸éÀ¸·Î È®ÀåµÇ¸ç, °¢ ÆÐÄ¡´Â ÀϹÝÀûÀ¸·Î u ¹× v¶ó°í ºÒ¸®´Â µÎ °³ÀÇ ÆĶó ¸ÞÆ®¸¯ ¹æÇâÀ¸·Î °î¼±ÀÇ ¼øÀ¸·Î Á¤Àǵ˴ϴÙ. °¢ ¹æÇâÀ¸·Î Çϳª ÀÌ»óÀÇ Ç¥¸é ÆÐÄ¡·Î ±¸¼ºµË´Ï´Ù.
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