The method is based on the preliminary transformation of the traditionally used matrices or adjacency lists in the graph theory into refined projections free from redundant information, and their subsequent use in constructing shortest paths. Unlike adjacency matrices and lists based on enumerating binary adjacency relations, the refined projection is based on enumerating more complex relations: simple paths from a given graph vertex that are shortest. The preliminary acquisition of such projections reduces the algorithmic complexity of applications using them and improves their volumetric and real-time characteristics to linear ones for a pair of vertices. The class of graphs considered is extended to mixed graphs.


翻译:该方法基于图论中传统使用的邻接矩阵或邻接列表的初步转换,将其转化为剔除冗余信息的精细化投影,并利用这些投影构建最短路径。与基于枚举二元邻接关系的邻接矩阵和列表不同,精细化投影基于枚举更复杂的关系:从给定图顶点出发的最短简单路径。预先获取此类投影可降低使用它们的应用的算法复杂度,并使其在顶点对上的体积特性和实时特性提升至线性水平。所考虑的图类扩展至混合图。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
6+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员