Graph Classes and Algorithms
[概要] 計算機で扱う問題は，多くの場合グラフ上の問題として定式化できる． 計算量の理論により，これまで多くの問題が``手に負えない''ことが示されてきた． 一方でこうした問題に対する現実的なアプローチがいくつか提案されてきた． 本稿ではグラフに制限を加えるアプローチについて解説する．DNA の切片間の関係などは， モデル化すると特別なグラフになる．こうしたグラフ上では， これまで手に負えないとされてきた問題が効率良く解けることがある． 本稿では，代表的なグラフクラスと，関連したアルゴリズムの最近の研究動向を解説する． [キーワード] アルゴリズム，グラフクラス，計算の複雑さ，理想グラフ [お断り] このページは，電子情報通信学会に掲載予定の同名の解説論文を加筆修正したものです． せっかく書いたので，より広く公開して，かつ，ときどきは更新して行こうかと思っています． リンクも少しずつ充実さ
リンク解析とか: 重要度尺度と von Neumann カーネル - smly’s notepad
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
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