Matris Grafiği – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Matris Grafiği

Matris, grafiği karar ağacına göre sınıflandırmak için kullanıldığında, ilk iniş ikinci satır-sütun öğesiyle eşleşemez. Bu satır sütun elemanı bu nedenle matristeki son konuma göre değiştirilir.

Üçüncü satır-sütun öğesi, karar ağacında daha da aşağı inmek için kullanılır; ancak, dördüncü satır-sütun öğesi de eşleştirilemez, bu nedenle başka satır-sütun öğesi olmadığı için sınıflandırmayı sonlandırır. İlk inişten son izin verilen matris verilir.

Burada, eşleşen iki satır-sütun elemanı, eşleşmeyen satır-sütun elemanlarından düz bir çizgi ile ayrılır. İlk satır-sütun elemanı son konuma getirilirse, matrisin sonuçtaki bölümlerini gösterir. Bu permütasyonla, ilk üç satır-sütun elemanı, ilk inişten daha büyük bir ortak alt grafik vererek, karar ağacını aşağı indirmek için kullanılabilir. Bu nedenle, 1 etiketli tepe noktasının dahil edilmesi, mümkün olan en büyük alt grafiğin algılanmasını engeller.

Bu, olası bir çözüm tespit edildiğinde geri izlemenin gerekliliğini gösterir. Algoritmanın ilk üç adımını gösterin. Önce ağaç permütasyon olmadan mümkün olduğu kadar aşağı iner. Bu, yalnızca ilk satır-sütun öğesi için bir eşleşme verir.

Daha sonra mümkün olduğu kadar aşağı inmek için permütasyonlar gerçekleştirilir. Maksimum derinliğe ulaşıldığında, geri izleme gerçekleşmeden önce en iyi boyut kaydedilir.

Geri izleme, inişte kullanılan son satır-sütun elemanı alınarak ve onu son konumuna getirerek, ayrıca matrisin boyutunu azaltarak gerçekleştirilir. Etkili bir şekilde bu, satır-sütun öğesini olası eşleşmelerden atar. Bunun, mevcut köşelerin sayacını azaltmaktan farklı olduğunu unutmayın.

Bir satır-sütun elemanı test edildiğinde matrisin boyutu azaltılır ve daha sonraki inişlerden hariç tutulur; mevcut köşelerin sayacı, bu iniş için satır-sütun öğesinin kullanılamayacağını belirtmek için azaltılır.

En iyi başlangıç değerinden geri izlemeden kaynaklanan matrisi gösterir. Burada satır-sütun elemanı 3 sonuna kadar değiştirilmiş, mümkünse satır-sütun elemanı 4’ün kullanılmasına izin verilmiştir. Bu durumda, satır-sütun elemanı 4 eşleşme sağlamaz.

Satır-sütun öğesi 4’ün atılması, kullanılabilir köşe sayısını bire düşürür ve geriye yalnızca ilk satır-sütun öğesi kalır, bu da satır-sütun öğesi 1 ile başlayan tüm kombinasyonların test edildiğini gösterir. Bir sonraki permütasyon, matrisi veren son kullanılan satır-sütun elemanını, bu durumda satır-sütun elemanı 1’i atma işlemine devam edilerek oluşturulur.

Bu matris için inişte mevcut tüm köşeler kullanılır. Bu nedenle bir sonraki adım, satır-sütun öğeleri 3 ve 4’ü eşleştirmeye çalışarak satır-sütun öğesi 2’yi nihai konuma değiştirmektir. Bu durumda böyle bir iniş açıkça gereksizdir çünkü satır-sütun öğeleri 2, 3 ve 4’ü zaten eşleşmiştir ve bir süper settir. Bu algoritma için ihtiyaç duyulan son parça, bu nedenle, arama uzayını budamak için bir yöntemdir.

Budama, mevcut köşe sayısı sayacı ve tespit edilen en iyi alt grafikteki köşe sayısı kullanılarak gerçekleştirilir. İlk iniş tamamlandıktan sonra, Nc köşe sayısına sahip bir LCSG adayı vardır. Bu sayı, daha iyi bir alt grafik bulunduğunda her zaman güncellenir.

Bu değer kullanılarak, karar ağacının inişi, bu inişte nihai konuma izin verilen düğüm sayısı artı Nc’nin en azından mevcut matris boyutuna eşit olduğu herhangi bir zamanda sonlandırılabilir. Örnek olarak, 7 köşeli bir girdiden 4 köşeli bir aday alt grafiğin bulunduğunu varsayalım.

Sınıflandırma, karar ağacında kökün üçüncü soyuna ulaştığında, ilk iki satır-sütun elemanı son konuma gelmiş olacak ve matrisin boyutu 5’e düşürülecektir. Bu nedenle, herhangi bir inişte yalnızca bir permütasyon gerçekleştirilebilir. mümkün olan en büyük köşe sayısını mevcut en iyiden daha aza indirmek gerekir.

Aşırı durumda, d boyutlu bir girdi matrisi için ilk iniş d – 1 derinliğe ulaşırsa, herhangi bir permütasyona ihtiyaç duyulursa, kökten ikinci alt tür için sınıflandırma sonlandırılabilir.

İlk iki satır-sütun öğesi zaten elendiği için kökten sonraki alt türler incelenmeyecektir. Bu, O(2nn3) algoritması için bir hesaplama karmaşıklığı verir; burada n, giriş grafiğindeki köşe sayısıdır. Bu, O(L(nm)n) karmaşıklığına sahip maksimal klik algoritmasıyla olumlu bir şekilde karşılaştırılır; burada m, modellerdeki köşe sayısıdır ve L, veritabanındaki model sayısıdır.

Gerçek hayatta matris
Matris Nasıl çözülür
Matris malzeme nedir
Matris Nedir
Matris ne işe yarar
Düzgün matris Nedir
Edebiyatta matris Nedir
Matris Soruları

Ayrıştırma Ağı Algoritması

Ayrıştırma ağı algoritması, modellerden girdiye kadar çizge ve alt çizge izomorfizmlerini saptar. Bu nedenle, girdinin alt grafiği olan modelleri bulmak için kullanılabilir.

Ayrıştırma algoritması, önce grafikleri bir alt grafik ağına ayrıştırarak bir grafik veri tabanını temsil eder. Bir grafiğin ayrıştırılması resmi olarak aşağıdaki gibi tanımlanır.

Tanım koşullardan, G’ ve G”nin, G grafiğini oluşturmak için E kümesindeki kenarlarla birleştirilebilen G’nin iki alt grafiği olduğunu görüyoruz.

Bir G grafiğinin ayrıştırılması, G’yi kademeli olarak daha küçük ve daha küçük alt grafiklere bölen ve ayrı ayrı köşelerle biten bir 4-demet kümesi verir. Her bir 4-demet, bir G başlangıç grafiğinden, iki G’ ve G” alt grafiğinden ve G’ ve G”yi birleştirerek G’yi oluşturan kenarlar kümesinden (E) oluşur.

Ayrıştırma ağı algoritmasının avantajları, ortak alt grafikler içeren iki benzer grafiği alırsak, bunların ayrıştırmasında ortak 4-demetler olabileceği gözleminden gelir.

İki ayrıştırmayı birleştirmek, ancak her bir ortak alt grafiği yalnızca bir kez temsil etmek, iki grafiği temsil eden ancak ayrı ayrı iki ayrıştırmadan daha kompakt olan bir ağ verir. İki model grafiğini ve bunları temsil etmek için oluşturulabilecek bir ayrıştırmayı gösterir.

Bu, ayrıştırma ağında yalnızca iki dahili düğüm gerektiren iki model grafiği ile gösterimin avantajlarını gösterir. Uygulamada ayrıştırmalar tek başına derlenmez; bunun yerine, M1 , M2 , modellerinin ilk seti için üretilen ağı optimize etmeye çalışılır. 

Bir ağ oluşturulduktan sonra, iyi bir ayrıştırma elde etmek için buluşsal yöntemler kullanılarak artımlı bir şekilde ek grafikler derlenir.

Bir grafiğin çok sayıda olası ayrıştırması vardır ve bunlardan bazıları mevcut bir ayrıştırma ağıyla kombinasyon için daha uygun olacaktır. Bir grafik veri tabanını temsil eden ayrıştırma ağının boyutu, yalnızca ortak yapının oranına değil, aynı zamanda ayrıştırmanın oluşturulmasında kullanılan stratejilere de bağlı olacaktır.

Bulunabilecek LCSG’yi seçmek veya her noktada kenar kümesi E’nin eleman sayısını en aza indirmek gibi çeşitli faktörler inşaatı yönlendirmek için kullanılabilir. Bunun daha eksiksiz bir tartışması Messmer’in tezinde bulunabilir.

Bir model veri tabanı tek bir ayrıştırma ağında derlendiğinde, modellerden girdiye kadar alt çizge izomorfizmlerinin aranması bu ağ kullanılarak gerçekleştirilebilir. İlk adım, giriş grafiğinin her köşesini ağdaki tüm olası tek köşe düğümlerine eşlemektir.

Bu eşleme ile etkinleştirilen düğümler daha sonra, mümkün olduğunda, iki köşenin alt çizgelerini vermek üzere birleştirilir. Her bir birleştirme adımında, iki aktif düğüm verildiğinde, görev başka bir düğümün (G, G) varlığını belirlemektir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör