数学:Mathematics

アルゴリズム:Algorithms

ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ネットワークアライメントは、異なるネットワークやグラフ間で類似性を見つけ、それらをマッピングし合わせる技術であり、時間的な変化を考慮に入...
アルゴリズム:Algorithms

多目的探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について

多目的探索アルゴリズムについて 多目的探索アルゴリズム(Multi-Objective Optimization Algorithm)は、複数の目的関数を同時に最適化するためのアルゴリズムとなる。多目的最適化は、1つの最適...
アルゴリズム:Algorithms

ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミックグラフ埋め込み(Dynamic Graph Embedding)は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...
アルゴリズム:Algorithms

自己適応型探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について

自己適応型探索アルゴリズム 自己適応型探索アルゴリズム(Self-Adaptive Search Algorithm)は、進化計算や最適化の文脈で使われるアルゴリズムの一群で、アルゴリズム内のパラメータや戦略が問題に適応的...
アルゴリズム:Algorithms

ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
アルゴリズム:Algorithms

ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について

ガウス・エルミート積分について ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...
アルゴリズム:Algorithms

高次元のデータを次元削減技術(例: t-SNE、UMAP)を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について

高次元のデータを次元削減技術(例: t-SNE、UMAP)を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について 高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
アルゴリズム:Algorithms

ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミック中心性指標(Dynamic Centrality Metrics)は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の一種であり、...
python

ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について

ニュートン法について ニュートン法(Newton's method)は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
アルゴリズム:Algorithms

大規模グラフデータのサブサンプリングについて

大規模グラフデータのサブサンプリングについて 大規模グラフデータのサブサンプリングは、グラフの一部をランダムに選択することで、データのサイズを削減し、計算およびメモリの使用量を制御するもので、大規模なグラフデー...
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