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연속적이고 불연속적인 데이터는 과학 연구에서 널리 사용되는 정보의 표현입니다. 모든 유형의 데이터 각각의 사용은 일반적으로 전송되는 정보의 특성에 따라 다르지만 연속 데이터가 개별 데이터로 분할 될 수있는 경우가 있습니다. 간단히 말해, 연속 데이터는 전체 도메인에 걸쳐 가치가있는 정보를 표현하는 반면 이산 데이터는 특정 지점에서만 가치를 갖습니다. 널리 사용되는 예는 디지털 데이터 소스와 아날로그 데이터 소스의 차이입니다.
데이터 소스
대부분의 경우 데이터 소스는 정보가 연속 또는 불연속 방식으로 표현되는지 여부를 결정합니다. 예를 들어, 디스크에 저장된 파일과 같은 디지털 정보는 일련의 1과 0으로 표시됩니다. 이 정보는이 포인트 사이에 값이 없으므로 개별 데이터 유형으로 표시되어야합니다. 오실로스코프에서 생성 된 사인파와 같은 연속 데이터는 검사하는 지점에 따라 도메인의 모든 지점에서 가치가 있습니다.
데이터 시각화
연속 데이터는 모든 포인트에 중요한 값이있는 그래프에 반영됩니다. 이것의 예는 삼각 사인파입니다. 이산 데이터는 그래프에서 일반적으로 정수 위의 일부 지점으로 표시됩니다. 때때로 이러한 지점을 연결하는 선이 있지만 도메인 전체의 해당 지점에서 값을 나타내지 않고 도메인 값의 변화 사이의 추세 또는 평균 선으로 만 사용됩니다.
유용
연속적인 데이터를 나타내는 방정식 인 연속 함수는 수학의 주요 도구입니다. 이러한 기능을 사용하면 강 장성뿐만 아니라 기울기 및 고유 값과 같은 기타 중요한 정보를 결정할 수 있습니다. 일반적으로 무한 급수의 형태로 발견되는 이산 함수는 연속 함수를 제대로 식별 할 수없는 경우 근사치로 널리 사용됩니다. 또한 평균 일일 기온과 같은 비 연속적 데이터 소스에서 의미있는 정보를 분석하고 얻을 수 있습니다.
운영
연속 함수는 수학에서 높은 수준의 조작에 사용됩니다. 예를 들어, 통합 및 파생 작업의 전제 조건 중 하나는 함수가 연속적이라는 것입니다. 자연 현상에 대한 지속적인 데이터도 쉽게 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 온도, 시간 및 소리의 변화와 같은 자연적 발생은 매우 드뭅니다. 이산 데이터는 종종 현상이 기록되는 방법을 알려주고 연속 데이터에 대해 Taylor 및 Maclaurin 시리즈를 통한 근사치를 허용합니다. 이에 대한 좋은 예는 사인 함수의 근사치입니다. 디지털 장치는 연속 데이터를 처리 할 수 없기 때문에 계산기는 Maclaurin 시리즈를 사용하여이 함수에 대한 유효한 답을 추정합니다.