Sgt/eigen1

จาก Theory Wiki
ไปยังการนำทาง ไปยังการค้นหา
ยุบ

Spectral Graph Theory

  1. บทนำและทบทวนพีชคณิตเชิงเส้น (ณัฐวุฒิ)
  2. คุณสมบัติของ Eigenvalue ต่อกราฟ (ธานี,ณัฐวุฒิ)
  3. คุณสมบัติของ Eigenvalue ต่อกราฟ[2] (ภัทร)
  4. คุณสมบัติของ Eigenvalue ลำดับที่สองบนกราฟต่างๆ (ธานี)
  5. Cheeger Inequality (ศุภชวาล)
  6. การทดลอง Cheeger Inequality และ Effective Resistance (ธานี)
  7. Random Walks และ Psuedo Random Generator (ศุภชวาล)
  8. Psuedo Random Generator[2] (ภัทร)
  9. Coding Theory และ Expander code (ธานี)
  10. Expander graph from Linear coding (ภัทร)
  11. Chebyshev polynomial (ศุภชวาล)
  12. Preconditioning (ธานี)

แก้ไขกล่องนี้แก้ไขสารบัญ

โค้ดตัวอย่าง

  • โค้ดตัวอย่างอยู่ที่ github
  • Modules:
    • mat.py: สร้าง adjacency matrix และ degree matrix
    • generators.py: สร้าง adjacency list ของ line และ random graph แบบสอง cluster
    • grpplot.py ส่วนของการ plot
    • main.py: โปรแกรมหลัก

ฟังก์ชัน grpplot.plot

ฟังก์ชัน grpplot.plot(n, adjmat, px, py) จะวาดกราฟ n โหนด ตาม adjacency matrix adjmat โดยใช้พิกัดจาก px และ py

การปรับแก้การแสดงผล:

โปรแกรมหลัก main.py พร้อมคำอธิบาย

def main():
    # สร้าง adjacency list ของกราฟ
    n = 100
    #adjlist = gen_line(n)
    adjlist = gen_random(n,500)

    # สร้าง laplacian ของกราฟ
    a = adjmat(n,adjlist)
    d = degmat(n,adjlist)
    la = d - a

    # คำนวณ eigenvectors, eigenvalues แต่ผลจาก eig ไม่เรียง เลยจับมาเรียงเองด้วย sort_eig
    w,v = eig(la)
    w,v = sort_eig(w,v,n)
    print w

    # eigenvectors ของ $\lambda_2$ และ $\lambda_3$
    e2 = v[1]
    e3 = v[2]

    # แกน x เอามาจาก eigenvectors, แกน y สุ่ม
    px = [e2[i,0] for i in range(n)]
    py = [random() for i in range(n)]

    plot(n,a,px,py)
    raw_input()

การทดลอง Graph drawing

ทดลองใส่กราฟในรูปแบบต่าง ๆ เช่น tree, cycle, complete graphs, grids เป็นต้น แล้ววาดโดยใช้ eigenvector ที่สองและสาม

การทดลอง Graph Partitioning

Synthetic data

Image data