양자역학에서 파동함수로부터 위치와 운동량의 기댓값을 구하는 방법을 알아보고, 이를 임의의 역학적 변수 Q(x,p)에 대한 기댓값의 계산식으로 확장한다. 그리고 이로부터 에렌페스트 정리(Ehrenfest theorem)를 유도한다.

양자역학에서 고전역학에서의 뉴턴 운동 법칙과 비슷한 위상을 갖는 슈뢰딩거 방정식의 기본 형태를 살펴본다. 또한, 슈뢰딩거 방정식의 해로서 구해지는 파동함수가 갖는 물리적 의미에 대한 통계적 해석과 양자역학적 비결정성에 관한 관점들, 그리고 코펜하겐 해석에서 측정 행위가 갖는 물리적 의미(파동함수의 붕괴)를 알아본다.

기준계의 개념과 고전역학에서 널리 사용해왔던 좌표 변환인 갈릴레이 변환에 대해 알아본다. 또한 로런츠 변환의 등장 배경이 된 맥스웰 방정식과 마이컬슨-몰리 실험을 간단히 살펴보고, 로런츠 변환의 변환행렬을 유도한다.

마크다운 텍스트 파일의 다국어 번역을 위한 프롬프트를 디자인하고, Anthropic/Gemini API 키와 작성한 프롬프트를 적용하여 Python으로 작업을 자동화하는 과정을 다룬다. 이 포스트는 해당 시리즈의 두 번째 글로, API 발급 및 연동과 Python 스크립트 작성 방법을 소개한다.

이 시리즈는 로컬에 NVIDIA Container Toolkit으로 컨테이너 기반의 딥러닝 개발환경을 구축하고, 원격 서버로 활용할 수 있도록 SSH 및 Jupyter Lab을 설정하는 방법을 다룬다. 이 포스트는 해당 시리즈의 두 번째 글로, Dockerfile을 작성하고 컨테이너 이미지를 빌드하는 과정을 다룬다.

핵반응의 표현식과 Q값(Q-value)의 정의, 질량 결손(mass defect)와 결합에너지(binding energy)의 개념을 알아본다.

전자, 양성자, 중성자, 광자, 중성미자 등 원자핵공학에서 중요하게 다루는 소립자들을 간략히 살펴보고, 원자 및 원자핵의 구조를 알아본다.

이 시리즈는 로컬에 NVIDIA Container Toolkit으로 컨테이너 기반의 딥러닝 개발환경을 구축하고, 원격 서버로 활용할 수 있도록 SSH 및 Jupyter Lab을 설정하는 방법을 다룬다. 이 포스트는 해당 시리즈의 첫 번째 글로, NVIDIA Container Toolkit과 컨테이너 엔진의 설치 방법을 소개한다.

f(θ) = a cos θ + b sin θ와 같은 형태의 삼각함수의 합에 대해, 그에 대응하는 단일 삼각함수 r sin(θ+α) 또는 r cos(θ-β)를 구하는 방법을 알아본다.

삼각함수의 곱을 합 또는 차의 형태로 변형하는 공식을 알아보고, 삼각함수의 덧셈정리로부터 해당 공식을 유도한다. 그리고 이로부터 삼각함수의 합 또는 차의 형태를 곱의 형태로 변형하는 공식 또한 유도한다.