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category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [[Physics|[Physics]], [[Optimization|Optimization]], mechanics, variational-calculus, ai-foundations]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Principle of Least Action (최소 작용의 원리)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "자연은 가장 효율적인 경로를 선택한다" — 물체가 이동할 때 작용(Action)이라는 물리량을 최소화하는 경로를 따라 움직인다는 현대 물리학의 가장 보편적인 기본 원리.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 복잡한 운동 방정식(F=ma 등)을 일일이 계산하는 대신, 전체 시스템의 에너지 균형을 나타내는 '작용'을 최적화(Optimization)하여 시스템의 거동을 예측하는 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Lagrangian ($L = T - V$):** 운동 에너지($T$)와 위치 에너지($V$)의 차이. 시스템의 상태를 정의.
    - **Action ($S$):** 라그랑지안을 시간에 대해 적분한 값. 이 값이 최소가 되는 경로가 실제 물리적 경로임.
    - **Hamilton's Principle:** 고전 역학뿐만 아니라 전자기학, 상대성 이론, 양자 역학까지 관통하는 통합 원리.
    - **Variational Calculus:** 함수를 입력으로 받아 수치를 출력하는 '범함수'의 최적값을 찾는 수학적 도구.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 개별 힘의 상호작용에 집중하던 뉴턴 역학에서, 시스템 전체의 에너지 효율과 최적화 관점으로 물리학의 패러다임을 전환.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 에이전트 경로 최적화 및 물리 시뮬레이션 엔진 설계 시, 최소 작용의 원리를 응용하여 계산 비용을 최소화하는 최적 경로를 산출함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Optimization|Optimization]], [[Physics-informed-Neural-Networks|Physics-Informed-Neural-Networks]], Differential-Equations, Calculus-for-ML
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Principle-of-Least-Action.md
