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ystem 보다 열등한 성능을 보여주었다. 하지만 3.7dB 이상에서는 viterbi decoder가 오류정정 능력을 발휘하면서 system의 성능 향상이 두드러지게 나타났다.
또한, 본 시뮬레이션에서는 soft decision의 경우만 보았지만, hard decision을 했을 때와의 성능을
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시뮬레이션은 폴란드의 천재 수학자 울람에 의해서 개발이 되었으며 카지노에서 카드 게임을 하는데 승률을 알고 싶다는 생각에서 아이디어를 얻었다고 한다. 결론은 매우 단순하다 우리가 가장 정확한 승률을 알고자 한다면 수많은 게임을
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시뮬레이션기법에서 중요한 비중을 차지한다.
<참고문헌>
조나단 문(2005) 시뮬레이션을 이용한 미래형 리스크 분석, 이레테크
마시모 디 피에로(2015) 안성준 역, 파이썬으로 배우는 실전 알고리즘, 프리렉
이상만 외(2005) 경영과학, 형설출
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Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야
1. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념
1) 몬테카를로 시뮬레이션
2) 몬테카를로 시뮬레이션의 용도
3) 몬테카를로 방법으로 원주율을 계산하는 과정
2. 몬테카
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시뮬레이션
실험(2) 회로도 및 시뮬레이션
실험(3) 회로도 및 시뮬레이션
실험(4) 회로도 및 시뮬레이션
실험(5) 회로도 및 시뮬레이션
실험(6) 회로도 및 시뮬레이션
요약
이번 실험은 디코더와 인코더의 동작 원리,특성을 확인 구성 방법들을
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디캠프만이 할 수 있는 다양한 프로그램의 운영에 기여하며 어려운 시장 상황을 극복하고 성장하는 스타트업의 첫 여정을 지원하겠습니다.
대학 시절 ‘블루오션 실전 창업 시뮬레이션’ 과목 수강, 군 전역 이후 ‘IT 서비스기획 역량 개발
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