python グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた反実仮想学習（counterfactual learning）は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
グラフ理論
python アルゴリズム:Algorithms フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例
フロベニウスノルムの概要
フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
アルゴリズム:Algorithms 有向非巡回グラフの適用事例と実装例およびブロックチェーン技術について
イントロダクション
有向非巡回グラフ(Directed Acyclic Graph, DAG)は、様々なタスクの自動管理、あるいはコンパイラ等の処理など様々な場面で登場するグラフデータアルゴリズムとなる。今回は、...
python トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
トレースノルムの概要
トレースノルム（または核ノルム）は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...
python Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について
Girvan-Newmanアルゴリズムの概要
Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
python DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例
DynamicTriadの概要
DynamicTriad（ダイナミックトライアド）は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析（SNA）...
python Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要
Weisfeiler-Lehman Algorithm(W-Lアルゴリズム)は、グラフ同型性テストのためのアルゴリズムであり、主に、与えられた2つの...
python 物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要
Interaction Networks（INs）は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
python Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例
Graph Network-based Simulatorsの概要
Graph Network-based Simulators（GNS）は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
python 物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要とアルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要
物理シミュレーションにおけるGraph Networksの応用は、複雑な物理システムを効率的かつ高精度にモデル化するための強力な手法となる。以下...