이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.
복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합
활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트
MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능
필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능
소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사
스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/)。
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드
팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요
모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/aeon/skill.md검증된 이점과 측정 가능한 영향
수동 계산에 비해 양자 시스템 시뮬레이션을 가속화합니다.
양자 상태 및 연산자 계산 시간을 크게 단축합니다.
통합 도구로 양자 연구 생산성을 향상시키세요.
다음 시나리오에 적합
양자 컴퓨팅 연구를 위한 양자 논리 게이트 및 회로를 시뮬레이션합니다.
슈뢰딩거 방정식 또는 마스터 방정식을 사용하여 양자 계(系)의 동역학을 모델링합니다.
노이즈가 있는 양자 환경에서의 소산 및 결맞음 소실 효과 분석
블로흐 구와 위그너 함수 플롯으로 양자 상태를 시각화합니다.