これまでのところで、最短経路問題を SQL を使って解く方法がわかった(1つ前のエントリー)。これはどうやら再帰 SQL のワークアラウンドになっているようだが、実際に僕の解きたい問題は、実は最短経路を求めることではなくて、下のグラフのような構造を持ったタスクツリーに対して、最短工期を求めるものだということに気付いた。 つまり上の図の各ノードに必要な作業時間が割り当てられているイメージで、10 に至るまでに必要な日数を割り出したい。また、10 の締切日から逆算してそれぞれの作業の締切日を決定したり、どこかのプロセスに遅延が発生したときの影響を瞬時に把握したい。 さらには、複数のプロジェクトが平行して進行する場合に、いま自分の抱えているタスクがいくつあって、優先順位がどうなっているのかを常に把握できるようにしたい。 そのようなツールがあれば、計画の妥当性を常に検証しながらプロジェクトを遂行す
Gephi は、ネットワークの可視化と分析のためのオープンソースソフトウェアです。Gephi はデータ解析を支援することで、パターンやトレンドの直感的把握、異常値の特定を可能にし、「データそれ自体に語らしめる」ことができます。Gephi は 3D レンダリングエンジンを使ってグラフをリアルタイムで表示し、グラフの探索をスピードアップします。Gephi は、各種のビルトイン機能や柔軟なアーキテクチャにより、次のことを行うことができます。 探索 分析、解析 空間化 フィルタリング クラスタ分析 操作 エクスポート 対象は、あらゆる種類のネットワークです。 Gephi は、ネットワークとデータのプロパティの発見を誰にでも可能にする「可視化して操作する」パラダイムに基づいて作られています。また、データファイルから見ばえのよい印刷可能マップへと、ケーススタディの作業の流れにあわせて設計されています。
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "ケモインフォマティクス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2011年12月) ケモインフォマティクス(英語: Cheminformatics、chemoinformatics、chemioinformatics、chemical informatics、化学情報学)は、コンピュータと情報化技術を化学領域の幅広い問題への応用である。ケモインフォマティクスおよび化学情報の技術は医薬品化学の創薬研究過程でも利用されている。 ケモインフォマティクスという用語はF・K・ブラウンによって1998年に以下のように定義された[1][2]
SMILES記法(スマイルスきほう、英語: simplified molecular input line entry system)とは、分子の化学構造をASCII符号の英数字で文字列化した、構造の曖昧性の無い表記方法である。SMILES文字列は多くの種類の分子エディタにおいてインポート可能で、二次元の図表あるいは三次元のモデルとして表示することができる。 SMILES表記は1980年代の終わりにDavid Weiningerにより開発され、その後に多数の人の手で変更あるいは拡張がなされてきた。中でもDaylight Chemical Information Systems社の貢献が大きい。他の線形な同様な表記法としてはWiswesser Line Notation (WLN), ROSDAL そして SLN (Tripos社)が挙げられる。 グラフ理論に基づくコンピュータ処理の観点では
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Hypergraph|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります
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ネットワーク科学の道具箱―つながりに隠れた現象をひもとく 作者: 大久保潤,藤原義久,上林憲行,小野直亮,湯田聴夫,相馬亘,林幸雄出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2007/12/01メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 36回この商品を含むブログ (10件) を見る かおす ネットワーク分析の入門書。 スケールフリーネットワークの生成とクラスタリングのアルゴリズムについて解説がある。 スケールフリーネットワーク ランダムネットワーク 構成要素:平均次数、結合確率→結合確率p=/(N-1)でエッジを生成する ランダムネットワークの次数分布はポアソン分布(P(k)=exp(-)*^k/k!) 分布は平均次数で最大となる。 スケールフリーネットワーク 大きな次数を持つノードの分布が裾野を引く 両対数グラフをとると綺麗に直線にのる=べき法則にしたがっている 次数分布は P(k)∝k^
実践ネットワーク分析―関係を解く理論と技法 作者: 安田雪出版社/メーカー: 新曜社発売日: 2001/10/20メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 1人 クリック: 36回この商品を含むブログ (15件) を見る 安田雪さんの「数学に不慣れな方を想定した」ネットワーク分析の入門書。行列の計算が出てくるくらいで数学的に難しい議論は出てこないが、コレ一冊でネットワーク分析の理論の基礎は抑えられそう。 第1部 概念の具体化と操作定義 第一章 概念操作と中範囲理論 中範囲理論構築の必要性 極度に一般的な(長期間にわたる、全世界の森羅万象を規定する社会の構造を探る)研究と極度に個別的な研究の間を埋めるものが必要。 →中範囲理論構築の要請 →appliedな事例として 国家間関係のネットワーク分析(スナイダー、キック79) 求職者と就職情報提供者との関係分析(グラノヴェター74,98) 経営組
twitterのソーシャルグラフをとっていろいろいじりたくなったので、まず手始めにグラフを作ってpajekで描いてみた。 ※ screen_idにコンバートする関数がまちがってる <まとめ> 以下の要領でtwitterのエゴネットワークをつくった。 ある人物の50ツイート以内での返信(reply)相手を1ホップとして、 特定のアカウントから2ホップまでの人を対象とした 対象メンバー内でのネットワークを、100ツイート内の返信(reply)回数で重み付けした有向グラフで表現した 対象メンバー外に対しての返信は無視した 生成されたネットワークを.netファイルに変換してpajek上で表示させてみた。 0.graphライブラリの使い方を覚える http://gimite.net/gimite/rubymess/graph/ このサイトにあるグラフ理論のライブラリをつかった。 ハッシュをベースに実
Japanese / English graph.rb グラフ理論のライブラリです。グラフを表すクラス/モジュールと、 グラフ用の各種アルゴリズムを提供します。 使用例: simple_example.rb を見てください。 クラス/モジュール: DirectedHashGraph クラス Hash を使って実装した、普通の有向グラフ。 UndirectedHashGraph クラス Hash を使って実装した、普通の無向グラフ。 Graph モジュール グラフの基本的な操作を定義したモジュール。 GraphAlgorithm モジュール グラフ用の各種アルゴリズムを提供するモジュール。 動作環境: たぶんRuby 1.8以降。 Cygwin Ruby 1.8.1にて動作確認しました。 置き場所/連絡先: <URL:http://gimite.ddo.jp/gimite/rubymess.
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僕にしては反応早いぞ(「僕にしては」だけどね(苦笑))。 FPN-Mixiの持つ数学構造の強み−批判に対して何故強靭なのか -- 以下、「FPN山崎記事」として参照。 どこが数学構造なんだぁ? それに、こんなんが「批判に対して何故強靭なのか」の説明になっているとはとうてい思えんがね -- とまぁ、僕のVOODOOセンサーに引っかかったので論評しておきます。 批判めいた事ばかり書いても建設的じゃないので、グラフ理論の基本概念/基本用語の解説を織り交ぜます(目的を二つにするのがロクな結果を生まないことは僕も知っているのだけどさ)。僕もさほど詳しいわけではないので、次の二冊(同じ題名)を適宜参照します。 『グラフ理論 (シリーズ 情報科学の数学)』 恵羅博<えら・ひろし>/土屋守正<つちや・もりまさ>(産業図書) -- 読みやすい。話題も豊富。以下、文献[1]として参照。 『グラフ理論 (Spr
Apache / Giraph / Welcome To Apache Giraph! Last Published: 2020-08-11 | Version: 1.4.0-SNAPSHOT Welcome to Apache Giraph! Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability. For example, it is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing a
うちの会社では「グラフ理論を小学校のうちに学んでおかないから、そういうことになるんジャイ!(`ω´)」とか冗談とも本気とも取れないような会話が平気で行き交う。それほどグラフ理論は大切な分野なのにプログラマには見過ごされがちだ。ただ、グラフ理論にはいい本が少ない。そこで、グラフ理論ならこれを読め!という本を紹介する。まずは、入門書としては、左の本がお勧め。 大学の教科書としてよく採用されているのが左の「最適化とグラフ理論 技術者のための高等数学」値段も手ごろだし、高校卒業程度の知識でも読めると思う。 「そんな入門書ではなくて、もっと詳しい本は無いか?」とid:Ozyさんに聞かれて私が勧めたのは、シュプリンガー・フェアラーク東京シリーズの「グラフ理論」 このシリーズは黄色い表紙とお馬さんのマークが目印だ。 これより詳しい本となると日本語で読めるものは発売されていないと思う。「グラフ同型判定問題
Japanese / English graph.rb グラフ理論のライブラリです。グラフを表すクラス/モジュールと、 グラフ用の各種アルゴリズムを提供します。 使用例: simple_example.rb を見てください。 クラス/モジュール: DirectedHashGraph クラス Hash を使って実装した、普通の有向グラフ。 UndirectedHashGraph クラス Hash を使って実装した、普通の無向グラフ。 Graph モジュール グラフの基本的な操作を定義したモジュール。 GraphAlgorithm モジュール グラフ用の各種アルゴリズムを提供するモジュール。 動作環境: たぶんRuby 1.8以降。 Cygwin Ruby 1.8.1にて動作確認しました。 置き場所/連絡先: <URL:http://gimite.ddo.jp/gimite/rubymess.
[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
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