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(기초부터 활용까지) JSP: Java server page

(기초부터 활용까지) JSP: Java server page (14회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Hanna, Phil JSP 김진아 , 공역 심재진 , 공역 박범서 , 공역
서명 / 저자사항
(기초부터 활용까지) JSP: Java server page/ Phil Hanna 저 ; 김진아 ; 박범서 ; 심재진 공역.
발행사항
서울 :   높이깊이 ,   2004.  
형태사항
864 p. : 삽도 ; 26 cm.
ISBN
8975880575
일반주기
부록: 1. Servlet API 버전 2.3. 2. JSP API 버전 1.2. 3. HTTP 문서 p. 738-864  
원저자명: JSP  
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 111293909 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 121098890 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 121098891 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 111293909 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 121098890 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.133 J41 2004n 등록번호 121098891 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

수치해석 전반에 걸친 알고리즘과 함께 직접 구현한 프로그램 소스를 담고 있다. 각각의 알고리즘에 사용된 예제는 독립적으로 작성되어 자신이 필요한 부분만을 이용할 수 있으며, 보다 알고리즘을 이해하기 쉽도록 하는데 중점을 두어 소스 코드를 작성했다.


정보제공 : Aladin

저자소개

지영준(지은이)

정보제공 : Aladin

목차


목차
도입 = 9
제1장 일변수 방정식과 함수(Single-Variable Equations and Functions) = 13
 1.1 이장에서는 = 15
 1.2 이분법(Bisection Method) = 16
 1.3 뉴튼-랩슨 방법(Newton-Raphson Method) = 20
 1.4 그 외의 방정식 풀이 방법 = 24
  1.4.1 할선법(Secant Method) = 24
  1.4.2 가상 위치법(False Position Method) = 27
  1.4.3 중근의 문제 = 31
 1.5 극값 찾기(Extreme Value Localization) = 31
  1.5.1 이분법을 이용한 극소점 찾기 = 32
  1.5.2 극소값을 찾기 위한 뉴튼 방법 = 36
  1.5.3 포물선 근사를 이용한 극소값 찾기(Minimum Localization using Parabola Approximation) = 40
 1.6 다항식과 인수분해(Polynomial Factorization) = 44
  1.6.1 축 옮기기 = 45
  1.6.2 복소 평면에서 허수축 우측에 있는 근의 개수 = 50
  1.6.3 축 옮기기와 Routh-Hurwitz Test를 이용한 다항식의 인수분해 = 56
제2장 다변수 방정식과 함수(Multi-Variable Equations and Functions) = 59
 2.1 이장에서는 = 61
 2.2 이차원 이분 격자(Bisection Grid)법 = 61
 2.3 영점곡선의 추적(Zero-Curve Tracting) = 67
  2.3.1 영점 곡선의 추적 = 68
 2.4 더 세밀한 이차원 이분 격자법 = 78
 2.5 다차원 극값을 구하기 위한 경사도 탐색(Gradient Search) = 85
  2.5.1 다차원 극값의 특성 = 85
  2.5.2 이차원 극값의 탐색법 = 87
  2.5.3 수치 미분을 사용한 방법 = 91
 2.6 가파른 경사법(Steepest Desccent) = 94
제3장 연립방정식(Simultaneous Equations) = 99
 3.1 이장에서는 = 101
 3.2 선형 연립 방정식 = 101
  3.2.1 일반적인 이야기 = 101
  3.2.2 크레이머의 법칙 = 103
  3.2.3 복소수 방정식들의 경우 = 105
 3.3 가우스 조단의 피보팅 알고리즘 = 106
  3.3.1 가우스-조단의 알고리즘 = 106
  3.3.2 단일한 해가 없는 경우의 결과 = 109
  3.3.3 가우스-조단의 방법에 의하여 연립 방정식을 푸는 프로그램 = 111
 3.4 방정식을 푸는 다른 방법들 = 115
  3.4.1 삼각화와 역진 대입법(Back Substitution) = 115
  3.4.2 오차 방정식을 이용한 정확도의 개선 = 117
  3.4.3 가우스-자이달의 방법(Gauss-Seidal Method) = 120
  3.4.4 가우스-자이달의 방법에 의하여 연립 방정식을 푸는 프로그램 = 123
제4장 행렬과 연립방정식(Matrix & Simultaneous Equations) = 129
 4.1 이장에서는 = 131
 4.2 행렬과 연립 방정식의 관계 = 132
  4.2.1 선형 연립 방정식을 행렬을 이용하여 나타내기 = 132
  4.2.2 행렬식(Determinatnt), 역행렬(Inverse) 수반 행렬(Adjugate) = 133
 4.3 행렬의 기본 연산 = 135
  4.3.1 기본 연산을 행렬간의 곱으로 나타내기 = 135
  4.3.2 기본 연산을 이용해서 역행렬 및 행렬식을 구하기 = 137
  4.3.3 행렬의 정규 형식 = 140
  4.3.4 기본 연산을 이용해서 역행렬을 구하는 프로그램 = 141
  4.3.5 역행렬을 이용하여 선형 연립 방정식을 푸는 프로그램 = 147
 4.4 행렬의 삼각 분해 = 150
  4.4.1 삼각 행렬 분해법(LU Decomposition) = 150
  4.4.2 삼각 행렬 분해(LU Decomposition) 프로그램 = 154
  4.4.3 삼각 행렬 분해법을 이용해서 선형 연립 방정식을 풀기 = 159
  4.4.4 삼각 행렬 분해법을 의한 연립 방정식 풀기 프로그램 = 162
  4.4.5 삼각 행렬 분해법을 이용하여 역행렬을 구하는 알고리즘 = 166
  4.4.6 삼각행렬 분해법을 이용하여 역행렬을 구하는 프로그램 = 168
제5장 고유치(Eigen Value) = 177
 5.1 이장에서는 = 179
 5.2 대가 행렬로의 변환 = 180
  5.2.1 고유치(Eigenvalue)와 고유 벡터(Eigenvector) = 180
  5.2.2 닮음 변환(Similarity Transformation) = 184
  5.2.3 고유 벡터의 계산 = 185
 5.3 케일러-해밀턴의 정리(Cayley-Hamilton Theorem) = 190
 5.4 행렬에 대한 함수들 = 192
  5.4.1 행열의 무한 급수 = 192
  5.4.2 행렬의 무한급수의 계산 = 192
 5.5 파테브-레브리어의 알고리즘 = 196
  5.5.1 보허(Bocher)의 공식 = 196
  5.5.2 파테브-레브리어(Faddev-Leverrier)의 알고리즘 = 198
  5.5.3 파테브-레브리어의 알고리즘을 이용하여 역행렬을 구하는 프로그램 = 199
  5.5.4 파테브-레브리어 알고리즘을 이용한 고유 벡터의 계산 = 205
제6장 2차 형태와 최소 자승법(Guadratic form & Least Square Method) = 211
 6.1 이장에서는 = 213
 6.2 대칭 행렬과 2차 형태 = 213
  6.2.1 대칭 행렬의 성질 = 213
  6.2.2 2차 형식(Quadratic form)의 정의와 성질 = 216
 6.3 2차 형태의 응용 = 217
  6.3.1 정부호성(Sign Definiteness) = 217
  6.3.2 다차원 극값(Multidimensional Extrema) = 219
  6.3.3 대칭 행렬의 제곱근 = 221
  6.3.4 촐레스키법을 이용한 행렬의 제곱근 구하기 프로그램 = 223
  6.3.5 주축정리 = 228
 6.4 행렬의 계수 결정법 = 231
  6.4.1 계수(Rank)를 알아보기 위해서 피보팅하는 방법 = 231
  6.4.2 행렬의 특이치(Singular Value) = 232
 6.5 최소 자승법 = 234
  6.5.1 행열의 미분 = 234
  6.5.2 최소 자승법(Least Square Method) = 235
  6.5.3 가중 최소 자승법(Weighted Least Square) = 237
  6.5.4 최소 자승법에 의한 곡선의 근사(Least Square Curve Fitting) = 239
  6.5.5 최소 자승법 프로그램 = 240
 6.6 순환 최소 자승법(Recursive Least Square Method) = 244
  6.6.1 순환 최소 장승법 프로그램 = 247
제7장 보간법(Interpolation) = 256
 7.1 이장에서는 = 257
 7.2 선형 보간법(Linear Interpolation) = 257
 7.3 라그랑제(Lagrange)다항식을 이용한 보간법 = 260
 7.4 네빌레(Levile)의 반복 보간법 = 264
 7.5 뉴튼 다항식에 의한 보간법 = 268
  7.5.1 분할 차분법 - 주어진 데이터가 동간격이 아닌 경우 = 268
  7.5.2 전향 차분법 - 주어진 데이터가 등간격인 경우(1) = 272
  7.5.3 후향 차분법 - 주어진 데이터가 등간격인 경우(2) = 276
 7.6 3차원 스플라인 보간법(Cubic Spline Interpolation) = 279
제8장 난수 만들기(Random Number Generation) = 291
 8.1 이장에서는 = 293
 8.2 균일 확률 분포의 난수 발생 = 294
  8.2.1 시스템이 지원하는 함수를 이용하는 방법 = 294
  8.2.2 시스템 독립적인 방법 = 297
 8.3 주어진 확률 분포의 난수 발생 = 301
  8.3.1 변환 벙법(Transform Method) = 301
  8.3.2 거부법(Rejection Method) = 306
 8.4 가우시안 분포(Gaussian Distribution)의 발생 = 312
 8.5 불규칙 비트의 발생(Random Bit Generation) = 318
 8.6 몬테 카를로 적분(Monte Carlo Intergration) = 321
제9장 푸리에 변환과 그 응용(Fourier Transform & Its application) = 327
 9.1 이장에서는 = 329
 9.2 푸리에 변환(Fourier Transform) = 329
  9.2.1 푸리에 변환의 정의와 샘플링 = 329
  9.2.2 FFT의 성질 = 334
 9.3 FFT의 계산 = 335
  9.3.1 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) = 335
  9.3.2 2차원 FFT = 346
 9.4 FFT의 응용 = 348
  9.4.1 창문 씌우기(Windowing) = 348
  9.4.2 파워 스펙트럼 추정(Power Spectrum Estimation) = 352
  9.4.3 콘볼루션(Convolution)구하기 = 352
  9.4.4 상관도(Correlation)구하기 = 356
제10장 수치 미분과 수치 적분(Numerical Differentiation & Numerical Integration) = 361
 10.1 이 장에서는 = 363
 10.2 테일러 시리즈를 이용한 수치 미분(Differentiation using Tayior Series) = 363
 10.3 그 외의 수치 미분을 계산하는 방법 = 369
  10.3.1 리차드슨 방법(Richardson Method) = 369
  10.3.2 불균등한 간격으로 수집된 데이터로부터 미분값 구하기 = 373
 10.4 직사각형 수치 적분법(Rectangular Method) = 374
 10.5 사다리꼴 적분법(Trapezoidal Method) = 377
 10.6 심프슨의 1/3 수치 적분법(Simpson's 1/3 Method) = 382
 10.7 심프슨의 3/8 수치 적분법(Simpson's 3/8 Method) = 386
제11장 상미분 방정식(Ordinary Differential Equations) = 391
 11.1 이장에서는 = 393
 11.2 오일러 방법(Euler Method) = 394
 11.3 변형된 오일러 방법과 룬게-쿠타 방법 = 399
 11.4 투사법(Shooting Method) = 407
 11.5 유한 차분법(Fintite Difference Method) = 417
제12장 편미분 방정식(Partial Differenfial Equation) = 423
 12.1 이장에서는 = 425
 12.2 편미분 방정식의 분류 = 425
 12.3 PDE에서 차분 방정식의 표현 = 428
 12.4 효과적인 라플라스 방정식의 풀이 = 438
 12.5 포아송 방정식 = 445
부록A. 컴퓨터 수치 해석에서의 오차 = 454
 A.1 테일러 시리즈와 Truncation 오차 = 455
 A.2 컴퓨터에서의 소수 표시와 Round-off 오차 = 457
부록B. C 언어에서의 수학 관련 함수와 상수 = 459
 B.1 math.h에 정의되어 있는 함수-함수형 함수 이름(인수, ,) = 459
 B.2 수학 관련 상수 = 465
부록C. C언어 문법 기초 사항 및 예제 = 468
부록D. TC Debuger 사용법 = 487
프로그램 일람표 = 493
찾아보기 = 495


관련분야 신착자료

Ramamurthy, Bina (2021)