Code Detail

optim-01

노이즈가 섞인 데이터 생성

course/optim/optim-01a.m

목록으로

코드를 복사해 Octave에서 바로 실행할 수 있습니다.

카테고리

Course Optimization

course-optim

코드 길이

lines

작성자

won sunggyu

2025-05-09

패키지

none

pkg load

전체 코드

46 lines

# filename: optim-01.m
# writer: won sunggyu
# date: 2025-05-09
# language: octave
# description: 노이즈가 섞인 데이터 생성

#------------------------------------------------------------------------------
# 초기화
#------------------------------------------------------------------------------

run("startup.m");
printf(fmt("{mfilename}\n", "#FF5733"));

#------------------------------------------------------------------------------
# 데이터 준비
#------------------------------------------------------------------------------

dx = 0.01; # x의 간격
x = (0:dx:10-dx)'; # x의 범위

[a, b] = deal(0.5, 1.0); # y = ax + b

y = a * x + b;

noise = 0.1 * randn(size(x)); # Gaussian noise

y = y + noise;

save("optim-01.mat", "x", "y", "a", "b");

#------------------------------------------------------------------------------
# 데이터 연산
#------------------------------------------------------------------------------

#------------------------------------------------------------------------------
# 그래프 그리기
#------------------------------------------------------------------------------

figured("Size", [1280, 720], "Move", [-1280, 0], "Name", mfilename);
ax1 = subplots(1, 1);

plot(ax1, x, y);

# filename: optim-01.m
# writer: won sunggyu
# date: 2025-05-09
# language: octave
# description: 노이즈가 섞인 데이터 생성

#------------------------------------------------------------------------------
# 초기화
#------------------------------------------------------------------------------

run("startup.m");
printf(fmt("{mfilename}\n", "#FF5733"));

#------------------------------------------------------------------------------
# 데이터 준비
#------------------------------------------------------------------------------

dx = 0.01; # x의 간격
x = (0:dx:10-dx)'; # x의 범위

[a, b] = deal(0.5, 1.0); # y = ax + b

y = a * x + b;

noise = 0.1 * randn(size(x)); # Gaussian noise

y = y + noise;

save("optim-01.mat", "x", "y", "a", "b");

#------------------------------------------------------------------------------
# 데이터 연산
#------------------------------------------------------------------------------



#------------------------------------------------------------------------------
# 그래프 그리기
#------------------------------------------------------------------------------

figured("Size", [1280, 720], "Move", [-1280, 0], "Name", mfilename);
ax1 = subplots(1, 1);

plot(ax1, x, y);

코드 해설

목적

노이즈가 섞인 데이터 생성

입력

스크립트 상단에서 정의한 파라미터/입력 데이터를 사용합니다.

출력

저장 파일: optim-01.mat
그래프/figure 출력
콘솔 텍스트 출력

실행 흐름

초기화
데이터 준비
데이터 연산
그래프 그리기

핵심 함수

실습 과제

질량/감쇠/강성 또는 전달함수 계수를 바꿔 응답 변화를 확인해보세요.
초기값을 2~3개 바꿔 최적해 수렴 차이를 기록해보세요.
축 범위와 라벨을 바꿔 그래프 해석성이 어떻게 달라지는지 확인해보세요.

학습 팁

그래프 비교 시 축 범위(XLim/YLim)와 단위를 먼저 고정하면 해석 오류를 줄일 수 있습니다.