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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과307건

검색 결과 제목

  1. 101가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?
  2. 102합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?
  3. 103원그래프 조각은 각도·호·넓이 중 무엇으로 읽힐까?
  4. 104두 집단의 차이를 ‘유의·비유의’ 대신 가능한 값의 분포로 보면 무엇이 달라질까?
  5. 105같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?
대기, 응시, 제출 세 상태와 응시 상태 이름 e, 현재 위치에서 e로 평가점을 옮기는 화살표

가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?

대기, 응시, 제출 세 상태와 응시 상태 이름 e, 현재 위치에서 e로 평가점을 옮기는 화살표
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

가능한 세계마다 이름을 붙이면 보통 양상논리보다 무엇을 더 말할 수 있을까?

혼합논리는 한 세계에서만 참인 ‘이름 명제’와 특정 세계로 평가 지점을 옮기는 연산자를 더해, 시간·상태의 동일성과 국소 사실을 표현합니다.

Hybrid Logic

게시 2026-09-13 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →
합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?

다중우주 분석은 같은 원자료에서 합리적인 처리 선택의 조합을 펼쳐 결과의 안정성과 민감도를 보여 줍니다.

Increasing Transparency Through a Multiverse Analysis

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 비율 25퍼센트를 부채꼴의 중심각, 바깥 호, 채워진 넓이라는 세 단서로 분리해 표시한 그림

원그래프 조각은 각도·호·넓이 중 무엇으로 읽힐까?

같은 비율 25퍼센트를 부채꼴의 중심각, 바깥 호, 채워진 넓이라는 세 단서로 분리해 표시한 그림
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

원그래프 조각은 각도·호·넓이 중 무엇으로 읽힐까?

원형과 도넛형 그래프에는 여러 시각 단서가 함께 변합니다. 어느 단서를 쓰는지 실험적으로 분리해야 합니다.

Arcs, Angles, or Areas: Individual Data Encodings in Pie and Donut Charts

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균 차이 축에 95퍼센트 신용구간과 -1에서 1의 실질적 동등 영역을 겹쳐 놓은 개념도

두 집단의 차이를 ‘유의·비유의’ 대신 가능한 값의 분포로 보면 무엇이 달라질까?

평균 차이 축에 95퍼센트 신용구간과 -1에서 1의 실질적 동등 영역을 겹쳐 놓은 개념도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

두 집단의 차이를 ‘유의·비유의’ 대신 가능한 값의 분포로 보면 무엇이 달라질까?

Kruschke의 BEST 방법은 평균·산포·효과크기의 사후분포와 실질적으로 같은 영역을 함께 제시해 이분법적 검정이 숨기는 불확실성을 보여줍니다.

Bayesian Estimation Supersedes the t Test

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 Putnam 원문이 Lean Isabelle Coq 형식화로 갈라지고 각 커널 검사를 거쳐 비교표에 모이는 도식

같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?

하나의 Putnam 원문이 Lean Isabelle Coq 형식화로 갈라지고 각 커널 검사를 거쳐 비교표에 모이는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?

PutnamBench는 640개 대학 수학문제를 Lean 4·Isabelle과 일부 Coq로 1,692회 형식화해 언어별 자동증명기의 강점과 난도를 비교했습니다.

PutnamBench: Evaluating Neural Theorem-Provers on the Putnam Mathematical Competition

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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