어떤 실험을 반복해서 데이터를 얻는데 이 데이터들이 어떤 실수의 정수배가 됨을 이론적으로 알고있는 상황임 (정해진 실수 h에 대해 데이터는 nh꼴로 나옴)그런데 실험오차때문에 당연히 정확히 정수배는 아님이 상황에서 h를 합리적으로 추정하는 알고리즘이 있음?
linear regression
Fourier transform 때리면 h의 배수마다 max peak가 뜨게 돼있는데, 걔들 모아서 regresion돌리면 될듯. FFT 사용 알고리즘 찾아보면 나오지 싶음.
https://stackoverflow.com/questions/445113/approximate-greatest-common-divisor
https://math.stackexchange.com/questions/914288/how-to-find-the-approximate-basic-period-or-gcd-of-a-list-of-numbers
https://crypto.stackexchange.com/questions/62823/why-is-approximate-gcd-a-hard-problem
등을 보면 저어엉말 일반적인 경우에는 정말 어려운 문제인듯함 근데 암호 깨려는게 아니라 실험 데이터면 이정도로 어렵진 않겠지
아 좀 보니까 얘는 다항식 문제인듯함 이 문제랑은 상관없을듯 암튼 위 링크들이면 충분하지 않나 싶음... 해당하는 용어만 안다면 더 제대로된 문서를 찾을 수도 있겠지만
모두 ㄱㅅㄱㅅ 사실 교양물리실험 레폿쓰다가 생각난거임
그냥 linear fitting정도로 충분한거 같은데
위에서 말한건 교양물리리포트에 쓰기엔 너무 고오급임 ㅋㅋㅋ