疎行列のデータ構造入門再び - nursの日記
やあみんな。秋シーズンもいよいよ本番だね、今日なんかはもみじ狩りに最適なんじゃないかこれ。 以前疎行列のデータの持ち方について書いたけど読み返してみると本命のCCSやCRSの説明は最後までせずに回り道だけして終ってしまうという非常に残念な内容となっていたので反省もこめてちょっと書き直してみたよ。 みんなはCCSとかCRSとかって聞いたことあるかな。疎行列とは殆どの要素がゼロで、非ゼロ要素はわずかしかない行列のことだ。なので、だったらゼロでないもののみを覚えておけばいいじゃないかという発想だ。 簡単のため、５ｘ５の疎行列を考えよう（実際はもっと大きい要素数のケースが多いし、もっと疎なわけだが） 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0 0.0, 1.0, 5.0, 2.0, 0.0 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 2.0 0.0,
Python でグラフ・(疎)行列計算するためのライブラリを紹介するよ - 武蔵野日記
PageRank とか HITS といったリンク解析ではグラフの計算が頻発するのだが、Python でそのあたり書くときの話をまとめてみる。グラフは行列で表現できる(ノード×ノード次元の行列 A を考えて、ノード i からノード j にエッジがあるとき、A[i,j] に値を入れておけばよい。無向グラフのときは A[i,j] = A[j,i] なので対称行列になる)ので、要は行列を手軽に扱えるライブラリの紹介である。 実は Python の行列演算ライブラリはどれも lapack/blas を内部的に呼んでいるので、C/C++ 等と比較してもそんなに遅くない。それどころか、自動的に並列化できるところは並列化してくれたりするので、まれに C より速いこともあるらしい。特に巨大なグラフを作る場合、ほとんどの処理は C などで書かれた関数に飛ぶので、速度的な問題は無視してもいいくらいである(逆に、
数学科の大学院に進むとはどういうことか？ - Willyの脳内日記
大半の人から数学は無味乾燥なものだと思われている。 いったい数学科の大学院まで行く人は何をやっているのだろうか。 英語の掲示板に「これ以上ない！」 というくらい上手い解説を見つけたので紹介しよう。 （ちなみに原文はこちら） ---- 質問： 数学科の大学院生は毎日何をして過ごしてるの？ ただ単に机の前に座って考えているだけ？ -- ヤーシャ=バーチェンココーガン, MIT 大学院生 回答： たいていの場合、数学の大学院に行くっていうことは、 本や論文をたくさん読んで何がどうなってるのか理解することだ。 難しいのは、数学の本を読むっていうのは、 ミステリー小説を読むのとは違うし、 歴史の本を読んだり、ニューヨークタイムズの論説を読むのとも、 違うって言うことなんだ。 一番の問題は、君が数学の最前線にたどり着くまでの間、 概念を説明する言葉さえほとんど存在していないっていうことだ。 例えて言え
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
