확률적 그래프 모델링은 복잡한 현상을 그래프로 모델링하여 이해하고 예측하는 데 사용되는 강력한 방법론입니다.

코틀린에서의 확률적 그래프 모델링

코틀린은 풍부한 표준 라이브러리와 강력한 함수형 프로그래밍 지원으로 인해 확률적 그래프 모델링에 이상적인 언어입니다.

다음은 코틀린을 사용하여 간단한 확률적 그래프 모델을 만드는 예제입니다.

import org.apache.commons.math3.distribution.BinomialDistribution

fun main() {
    val n = 10 // 시도 횟수
    val p = 0.5 // 성공 확률

    val dist = BinomialDistribution(n, p)
    val prob = dist.probability(5) // 5번 성공할 확률

    println("5번 성공할 확률: $prob")
}

위 예제에서는 BinomialDistribution을 사용하여 이항 분포를 모델링하고, 주어진 시도 횟수와 성공 확률에 따른 성공할 확률을 계산하고 있습니다.

결론

코틀린은 강력한 기능과 풍부한 라이브러리를 제공하여 확률적 그래프 모델링을 수행하는 데 이상적인 언어입니다.

더 많은 정보를 원하시면 코틀린 공식 홈페이지를 참조하세요.