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복잡한 multiple con- straint problem을 기존 컴퓨터보다 잘 푸는 이유는 하드웨어가 다르기 때문이라는 것이다. 신경회로 컴퓨터는 이와 같은 인간두뇌에서 영향을 받아 만들어진 컴퓨터이다. 즉,simple한 unit들을 massive하게 모아 구조적으로 parallel하
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인정받게 되었다. 카오스 현상은 작은 외력의 영향을 받는 역학적인 단진자에서, 비선형 회로에서, 화학 반응, 그리고 심장세포와 신경세포(neuron)에서 확인되었다. 1. 퍼지이론
2. 신경회로망
3. 유전자 알고리즘
4. 카오스 이론
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비선형 방정식에서 매개 변수가 변함에 따라 계의 안정된 상태가 두개이상의 안정된 그리고 불안정한 상태로 바뀐다. 이런 현상을 갈래질현상(bifurcation phenomena)이라 부르는데 방정식의 형태에 따라 여러 종류의 갈래질들이 생긴다. 이런 갈래
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(self-similarity)
순환성 (recursiveness)
규모 불변성 (scale invariance)
소수의 차원 카오스의 일반적 설명
프랙탈의 정의
프랙탈의 특징과 활용되는 영역
나비 효과
비선형계와 선형계
솔리톤에 대해서
복잡성 과학
혼돈의 제어
맺음말
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필연의 패러독스를 인정하고 통합하고
있다. 복잡성과학의 의의와 기본관점
Ⅰ. 복잡성과학의 의의
Ⅱ. 복잡성과학의 기본관점
1. 평형에서 먼 상태
2. 비선형성
3. 긍정적 피드백과 부정적 피드백
4. 패러독스의 인정과 통합
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