大規模グラフアルゴリズムの最先端 - iwiwiの日記
昨日，PFI セミナーにて「大規模グラフアルゴリズムの最先端」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模グラフアルゴリズムの最先端 View more presentations from iwiwi 当日は Ustream もされており，録画された発表もご覧になれます． http://www.ustream.tv/recorded/19713623 内容の流れとしては，以下のようになっています． 導入 アルゴリズム界隈での話題 最新の研究動向 道路ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：双方向 Dijkstra，A*, ALT 最新の手法：Highway Dimension + Hub-Labeling Algorithm DB 界隈での話題 最新の研究動向 複雑ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：ランドマークを用いた最短距離推定 最
Family of Graph and Hypergraph Partitioning Software | Karypis Lab
METIS stable version: 5.1.0, 3/30/2013; MT-METIS version: 0.7.3, 6/4/2020 METIS is a set of serial programs for partitioning graphs, partitioning finite element meshes, and producing fill reducing orderings for sparse matrices. The algorithms implemented in METIS are based on the multilevel recursive-bisection, multilevel k-way, and multi-constraint partitioning schemes developed in our lab. METIS
PageRankアルゴリズムの大規模実装における注意事項 - SELECT * FROM life;
PythonPageRankを求めるのにべき乗法が用いられることが多いですが、工夫をしないと大きなグラフに対してPageRankを求めることは難しくなります。今回は、素直な実装法が持つ問題を解説しつつ、PageRankの大規模実装する方法について書いてみようと思います。注意PageRank自体に対するある程度の知識が前提となります。PageRankに詳しくない人は、まず先にページランク - Wikipediaなどを軽く読んでみるといいかも知れません。導入PageRankと言えばGoogle検索のランキングアルゴリズムとして有名ですね。PageRankを直感的に説明するとリンク元ページのPageRank値が高いほど、リンクされているページのPageRank値は高くなるとなるのは有名ですが、数学的にはGoogle行列の主固有ベクトルがPageRankベクトルであると言うことができます。Goog
Graph: Boost: 篠田孝祐
C++ 用のライブラリ．汎用的なライブラリの少なかった？ C++ にとって，これのおかげで開発がしやすくなったといっても過言ではない．たぶん．ここではBoostに関する詳しい説明は省くので，下記の参考書などを参考にしてもらいたい． 本ページでは，Boostを用いたネットワークの中心性の計算を方法について説明する． ネットワークの中心性とは，ある要素集合と，個々の要素間の関係性から構成されるネットワークにおいて，そのネットワークにおける各要素の重要性を示す指標として，様々なものが提示されている．このネットワークの中心性は，ネットワーク分析や複雑系ネットワークにおいて重要な要素であるが，私自身が始めた当時，大規模なネットワークを対象としたライブラリやツールは提供されていなかった．そこで，実際にネットワークデータをプログラムで扱おうと作成しはじめて見たところ，データ構造や管理，探索など結構面倒で
Table of Contents: Boost Graph Library(BGL)
目次: the Boost Graph Library BGL への序章 歴史 刊行物 謝辞 クイック・ツアー 基本的なグラフ理論の復習 チュートリアル Property Maps The adjacency_list class 例題 ファイル依存関係の例 Kevin Bacon の６次数 Graph Coloring Sparse Matrix Ordering BGL 拡張 Constructing graph algorithms with BGL Converting Existing Graphs to BGL Boost Graph インタフェイス Graph Incidence Graph Bidirectional Graph Adjacency Graph Vertex List Graph Edge List Graph Vertex and Edge List Gr
マグネティック・スプリング モデル (Magnetic-Spring Model)
実行するには、Java 1.3 Applet Plug-in が必要です。Plug-inが入っていない場合、下のリンクを クリックするとインストールの確認が表示されます。指示に従ってインストールしてください。 アプレットの使用方法 [Init Circle]，または，[Init Random]を押してから[Start]を押してください．ノードやエッジにかかる力は，"Spring","Repulsion","Magnet"チェックボックスによって，制御することが出来ます． ノードやエッジにかかる力の種類 Springは，エッジにかかるバネのように伸びたり縮んだりする力です．具体的には，バネ（エッジ）の長さが自然長よりも短いと伸びようとします．自然長よりも長いと縮まろうとします． Repulsionは，ノードにかかるノード間の反発力です．ノード間の距離が小さいとそれぞれのノードが離れようとしま
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