
| 강좌 범위 | "물리학을 위한 수학적 언어부터 선형대수의 심화 개념까지, 수리물리의 기초를 탄탄하게 완성합니다." 1. 수학적 논리와 집합의 기초 이해 논리와 수학적 추론, 공리 체계와 증명 등 수리물리 학습에 필요한 수학적 사고의 기초를 학습합니다. 집합, 관계, 함수의 개념을 통해 물리학에서 사용되는 수학적 언어와 논증 구조를 이해합니다. 군, 부분군, 몫군, 환과 체 등 선형대수 학습에 필요한 기초 개념을 익힙니다. 2. 벡터공간과 선형대수의 핵심 구조 학습 벡터공간, 부분공간, 몫공간, 기저와 차원 등 선형대수의 핵심 개념을 체계적으로 학습합니다. 선형사상(linear map)과 내적, 노름, 정규직교기저를 통해 벡터공간의 구조를 깊이 있게 이해합니다. 단순 계산 중심이 아닌 정의와 증명, 예시를 통해 각 개념이 어떻게 연결되는지 이해합니다. 3. 고유값부터 스펙트럼 분해·텐서까지 심화 개념 완성 행렬, 자기준동형사상, 트레이스와 행렬식, 불변부분공간 등 선형대수의 주요 개념을 학습합니다. 고유값과 고유벡터, 복소벡터공간에서의 스펙트럼 분해와 일반화 고유벡터를 단계적으로 이해합니다. 텐서와 물리학에서의 벡터 개념까지 확장하여 양자역학 등 상위 물리 과목을 이해하기 위한 수학적 기반을 다집니다. |
|---|---|
| 강좌 특징 | [강좌특징] 1) 35강으로 배우는 수리물리의 수학적 기초: 논리와 집합부터 벡터공간, 선형사상(linear map), 행렬, 고유값, 스펙트럼 분해, 텐서까지 학부 수리물리에서 필요한 주요 수학 개념을 기초부터 심화까지 체계적으로 학습합니다. 2) 물리학에서 사용하는 수학적 논증 구조를 꼼꼼하게 이해: 단순히 공식을 활용하는 데 그치지 않고, 정의와 공리, 증명 과정을 통해 물리학에서 수학이 어떤 논리 구조로 사용되는지 이해할 수 있도록 구성하였습니다. 3) 계산보다 개념과 구조에 집중하는 선형대수: 반복적인 계산보다는 벡터공간, 기저, 선형사상(linear map), 내적, 고유값 등 핵심 개념의 의미와 관계를 이해하는 데 집중하여 선형대수의 구조를 보다 깊이 있게 학습할 수 있습니다. 4) 양자역학 등 상위 물리 과목을 위한 수학적 기반: 복소벡터공간, 스펙트럼 분해, 일반화 고유벡터, 텐서 등 물리학에서 활용되는 심화 개념까지 다루어 양자역학을 비롯한 상위 전공 과목의 수학적 구조를 이해하는 데 필요한 기반을 마련할 수 있습니다. [수강생 FAQ] Q. 수리물리학을 처음 배우는 학생도 수강할 수 있나요? A. 네, 가능합니다. 본 강의는 논리와 집합 등 수학적 기초 개념부터 시작하여 벡터공간과 선형대수의 주요 개념을 단계적으로 설명하므로 수리물리학을 본격적으로 배우기 전 기초를 다지고 싶은 학생에게 적합합니다. Q. 일반적인 선형대수 강좌와 어떤 차이가 있나요? A. 본 강의는 계산 문제 풀이보다는 개념의 정의와 수학적 구조를 이해하는 데 중점을 둡니다. 특히 물리학에서 선형대수가 어떻게 사용되는지를 고려하여 증명과 예시를 통해 개념을 보다 깊이 있게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. Q. 양자역학을 공부하는 데도 도움이 될까요? A. 네, 도움이 됩니다. 벡터공간, 내적, 정규직교기저, 고유값과 고유벡터, 스펙트럼 분해 등 양자역학의 수학적 구조를 이해하는 데 필요한 주요 선형대수 개념을 학습할 수 있습니다. Q. 수리물리학을 이미 배운 학생에게도 도움이 될까요? A. 네, 수리물리학을 학습했지만 벡터공간이나 선형사상(linear map), 내적, 고유값 등 기본 개념의 의미가 명확하지 않았던 학생이라면 개념과 논리 구조를 다시 정리하는 데 도움이 됩니다. |
| 수강 대상 | ✅ 수리물리학을 본격적으로 학습하기 전 수학적 기초와 선형대수 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 물리학과 및 관련 전공 학생 ✅ 수리물리학을 학습했지만 집합, 벡터공간, 선형사상(linear map), 내적 등 기본 개념을 정확하게 이해하는 데 어려움을 느꼈던 학생 ✅ 계산 위주의 선형대수가 아닌 정의와 증명을 통해 선형대수의 개념과 구조를 깊이 있게 이해하고 싶은 학습자 ✅ 양자역학을 비롯한 상위 물리학 과목을 학습하기 위해 고유값, 고유벡터, 스펙트럼 분해 등 수학적 기반을 다지고 싶은 학생 ✅ 학부 수준에서 집합과 선형대수의 기초부터 심화 개념까지 체계적으로 학습하고 싶은 이공계 전공자 |
| 참고사항 | ※ 본 강좌는 별도의 교재 및 첨부 교안 없이 진행됩니다. 강의에서 다루는 내용을 직접 필기하며 학습하고, 해당 내용을 충분히 숙지하는 것을 권장합니다. 추가적인 개념 학습이나 문제풀이가 필요한 경우에는 OT 및 강의 중 교수님이 소개하는 참고도서를 활용해 주세요. |
|
|
|
| 교재가 필요없는 판서강의 |
| 차시 | 강의명 | 강의시간 |
|---|---|---|
| OT | OT | 33분 |
| 맛보기 | Logic (1) | 34분 |
| 2강 | Axiomatic system and proof | 44분 |
| 3강 | predicate logic | 36분 |
| 4강 | set theory 1 | 42분 |
| 5강 | set theory 2 | 73분 |
| 6강 | set theory 3 | 38분 |
| 7강 | Maps(Morphism) and Classification of Set Theory | 58분 |
| 8강 | Equivalence/Order relation | 54분 |
| 9강 | (Abstract) Groups | 45분 |
| 10강 | Group Theory -subgroup & Quotient group | 20분 |
| 11강 | Rings and Fields(in Math) | 28분 |
| 12강 | Vector Space | 49분 |
| 13강 | Subspace / Quotient space | 45분 |
| 14강 | Basis and Dimension | 40분 |
| 15강 | Linear map(1) | 40분 |
| 16강 | Linear map(2) | 45분 |
| 17강 | Linear map(3) | 55분 |
| 18강 | Bilinear Form (inner product) | 51분 |
| 19강 | sesguiliear Form (inner product) | 37분 |
| 20강 | Inner product and Normed Vecter Space (1) | 47분 |
| 21강 | Inner product(Polarisation identity) | 58분 |
| 22강 | Orthonormal basis | 37분 |
| 23강 | Matrix-Basic | 54분 |
| 24강 | Matrix-Inner product space | 42분 |
| 25강 | Endomorphism - Square matrix | 62분 |
| 26강 | Trace & Determinant | 73분 |
| 27강 | Invariant Subspace | 55분 |
| 28강 | Eigenvalues and eigenvector | 56분 |
| 29강 | Spectral decomposition in Complex Vector Space 1 | 69분 |
| 30강 | Spectral decomposition in Complex Vector Space 2 | 61분 |
| 31강 | Polynomial of Endomorphisms in Complex Vector Space | 38분 |
| 32강 | Generalised eigenvector | 69분 |
| 33강 | Tensor (1) | 46분 |
| 34강 | Tensor (2) | 47분 |
| 35강 | Vector in physics | 18분 |