feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]
This commit is contained in:
@@ -1,9 +1,18 @@
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id: MATH-MC-INT-001
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category: Unified
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id: wiki-2026-0508-monte-carlo-integration
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title: Monte Carlo Integration
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [MATH-MC-INT-001]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [math, [[Statistics|Statistics]], monte-carlo, integration, sampling, numerical-[[Analysis|Analysis]]]
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tags: [math, Statistics, monte-carlo, integration, sampling, numerical-Analysis]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# Monte Carlo Integration (몬테카를로 적분)
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@@ -19,10 +28,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
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- **Probabilistic Accuracy:** 샘플 수가 늘어날수록 실제 값에 확률적으로 수렴하며, 오차 범위를 통계적으로 추정 가능.
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- **의의:** 베이지안 추론, 강화학습의 기댓값 계산, 레이 트레이싱(Ray Tracing) 그래픽스 연산 등 현대 과학 계산의 핵심 근간.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 샘플링의 무작위성 때문에 결과가 매번 미세하게 달라질 수 있다는 단점이 있으나, 중요도 샘플링(Importance Sampling)이나 준-몬테카를로(Quasi-Monte Carlo) 기법을 통해 분산을 줄이고 수렴 속도를 높이는 방향으로 진화함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 불확실한 보상 기대치를 계산하거나 대규모 지식 그래프의 잠재적 연결 강도를 추정할 때, 몬테카를로 적분 원리를 기반으로 한 시뮬레이션을 수행함.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Markov-Chain-Monte-Carlo|Markov-Chain-Monte-Carlo]], Probability-Theory, Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS, Bayesian-Inference
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Monte-Carlo-Integration.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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Reference in New Issue
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