안상수가 좌파였군요.

    • eroica 98.***.187.97

      상수의 문제는 미분해버리면 간단히 해결됩니다…

    • .. 75.***.175.166

      만약 적분을 하게되면 좌파는 우파가 되나요? 아니면 등비수열로 그 개체수를 분석하는 것은 어떨까요?

    • eroica 98.***.187.97

      zero축을 중심으로 ‘좌파’들의 분포가 negative region(좌측)에 존재한다면 positive region에 Dirac function을 준비하여 ‘좌파’와 Dirac function의 covolution을 수행하면 ‘좌파’는 positive region에 분포하게 되어 동일한 분포의 ‘우파’가 될 것같은데요…..

      안상수가 만들어 내는 좌파들의 개체수는 random하기 때문에 algebra로 분석하기에는 많은 제약이 따르므로 monte carlo analysis를 통하여 얻어진 gaussian random process를 이용한 해석이 더 용이하다고 생각합니다…

    • Quality 67.***.159.14

      워낙 복잡하게 얽혀있는 문제라서
      Monte Carlo Analysis는 계산량이 너무 많을것 같습니다.
      Genetic Algorithm이나
      Particle Swarm Optimization 같은걸로 가는 방향이
      촉박한 상황을 고려할때 더 적합한 Approach라고 봅니다.

    • .. 75.***.175.166

      참 좋은 해석방법입니다. 여러가지 상황에 맞게 접근했지만 예상보다 더 큰 어려움들이 기다리고 있더군요.

      AI까지 고려해봤는데 의외로 간단한 Optimization에서 진전이 있었습니다. Objective Function이 의외로 간단히 설정되었지만 수많은 Constraints로 어려움이 있더군요.

      그런데(!)

      지난 50여년간 여의도 객체의 그 단순함에 힌트를 얻어 Constraints를 다시 설정해보니 의외로 답은 간단한 곳에 있더군요.

      결국은 Arithmatic으로 돌아오는 참 이해하기 힘든 결과를 얻었습니다.
      1+1=3이라는 다소 당황스런 결과를 얻었는데 산수에서 헤매기는 지난 수십년간의 경험으로 볼 때 받아들이기 힘든 결과였습니다.

      하긴 물리학 원리를 뛰어넘는 공중부양, (+) (-)를 무시하면서 무한증식하며 이리저리 몰렸다 흩어지는 객체들의 그 난해함에 그만 최종결론을 얻어낼 수 없었는데…

      여의도 객체들을 너무 단순하게 보고 쉽게 해석할 수 있으리라 여겼던 학자로서의 자만심이 문제였다는 것을 깨닫게 된 중요한 경험이었습니다. 대 선배님들이 고전했던 문제를 막상 겪어보니 단순하긴만한 여의도 객체의 그 난해함과 형이학적인 변형에 더 낮아지고 더 많이 배워야 겠다는 것을 깨달았습니다.

      고수님들의 조언에도 좋은 결과를 유도해내지 못해 참 송구하지만 언제가 후배 학자들이 여의도 객체의 1+1=3의 그 난해성을 꼭 해결하리라 기대해 봅니다. 공중부양의 원리와 함께.

    • ISP 12.***.168.229

      푸하하하…..

      정말 죄송한데요…
      이거 너무 geeky 하지 않습니까?
      아니 이거 여가 활용 하는 곳에서, 이런식으로 나오시면, 다들 어떻하십니까?

      저는 정말 짜증이 나는게 여러분들이 다시는 답글이 이게 다 이해가 가고 이걸 보고 웃는다는 사실이 정말로 겁납니다.

      저는 정말로 평범한 사람이거든요. –; 저도 미쳐 가는 걸까요.

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