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수학적 귀납법은 과학뿐만 아니라 그래프이론, 정수론, 선형대수학, 해석학, 기하학, 확률론 등 수학의 대부분 분야에서 줄곧 사용되었고, 컴퓨터과학과 알고리즘 발달 초점을 둔 오늘날의 인공지능 시대에는 더욱 필요한 논리이다. 이러한
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이산수학
Ⅴ. 수학과(수학교육)와 수준별교육과정
Ⅵ. 수학과(수학교육)와 인성교육
Ⅶ. 수학과(수학교육)의 교수학습방법
1. 과제 분석 위계에 따르는 학습
2. 인지경로에 따르는 학습
3. 개인차를 고려한 학습
4. 귀납추론이 중심이
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수학적 귀납법을 이용하면 잘 알려진 풀이
hn = 2n - 1
이 나온다(따라서, 브라만 승려들이 원반 1장을 1초에 옮긴다고 해도, h64는 5천 8백억년이 넘으니까, 한 동안 세계는 안전할 것이다!). 문제에서는 암묵적으로 hn이 최소 횟수여야 한다고 가정
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않은(차례로 커가는) 무한집합을 한없이 만들 수 있다.
특히,
여기서, 와 사이의 기수를 가진 무한집합이 존재하는가의 문제를 칸토르는 제시하였다. 그러나, 그자신은 이와 같은 집합을 발견할 수 없었다. 그리하여 그는 이와 같은 집합은 존
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전개.
4. 미적분학 대 이산수학
5. 미적분지도의 방향
12장. 확률 교육의 기초
1. 확률개념의 역사 발생적 배경
2. 확률 개념의 수학적 배경과 패러독스
3. 확률 개념의 이해.
4. 확률교육과정
5. 확률지도에서의 computer의 이용.
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