p.11. 현실의 구체적 현상 → | 추상적 수리 모형화 → 모형(미분방정식) → 계산 → 해(함수) → 해석 → | 현상의 설명/예측(적용; 모의실험) → 현상과 가까워지도록 반복

	현실 — 수학 — 현실에서 모형을 적용

p.12. 변수(variables)를 y와 x라고 하자. y=f(x)라는 식에서 함수(사상) f는 독립변수 x에 의한 종속변수 y의 값을 결정한다.

p.41.* 오일러의 공식 ✔️

p.25.* 0으로 무한정 향한 값으로 나누다.

p.57. 적분식 기호 ∫을 아래의 예시와 같이 나타내자. 𝓁은 글라이더가 시간 t에 대한 이동한 거리이다.

$$ l(t)=\lim_{n\to\infin}\sum_{j=1}^n v_j∆t = ∫_{t_i}^{t_f}v(t)\mathrm dt $$

p.60. 아래는 미분의 예시이다.

$$ \frac{\mathrm d}{\mathrm dt}l(t) = \lim_{∆t\to0}\frac{l(t+∆t)-l(t)}{∆t} \\ \ \\ = \lim_{∆t\to0}\frac{∫_{t_i}^{t+∆t}v(t)\mathrm dt-∫_{t_i}^{t}v(t)\mathrm dt}{∆t} = \lim_{∆t\to0}\frac{∫_{t}^{t+∆t}v(t)\mathrm dt}{∆t} \\ \ \\ = v(t) $$

p.61. 예시로, 위치 x를 시각 t에 대한 함수로 나타내자.

$$ x(t)=x(t_i)+ ∫_{t_i}^{t}v(t)\mathrm dt \\ x(t_f) - x(t_i) = ∫_{t_i}^{t_j}v(t)\mathrm dt $$

	아래는 미분방정식의 기본정리의 예시이다. 

	서로 미/적분 관계인 두 함수 중, 원시함수를 F(x), 도함수를 f(x)라 하자.

$$ ∫_a^b f(t)\mathrm dt = F(b)-F(a) $$

	위 예시를 좌표계의 관점으로 볼 때, 좌변은 대국적인 시점인 데 비해, 우변은 국소적인 시점이다. 

p.65. 원시함수의 적분상한 값과 하한 값의 차를 취한 것을 아래와 같이 나타내자.

$$ ∫_a^b f(t)\mathrm dt = F(b)-F(a) = [F(t)]_a^b $$

p.67. 미분계수(differential) | 독립변수(e.g. x) | 종속변수(e.g. f(x)) | 1계 | 2계 | 변계수 | 정계수 | 선형 | 비선형 | 동차 | 비동차

p.74. 예시로, 사슴의 수가 증가하는 현상을 모형화해 보자. (현상 → 모형화)