スキップしてメイン コンテンツに移動

グラフ理論

Introduction
sorry, this page is Japanese only.

いよいよ私も三回生になり、グラフ理論の授業が始まりました。ということで、グラフ理論の基本的な定義を書いていこうと思います。

最後に説明する隣接行列については実装を行いましたので、以下の記事もよろしければご覧ください。

隣接行列の実装

グラフのイメージ
グラフ理論のグラフとは高校数学で習う二次関数などとは違います。
例えば駅などを創造してください。各駅間に線路が通っていますね。このような、駅、線路の集まりのことをグラフといいます。次の絵で確認してもらえるとイメージしやすいかと思います。


このようなものをグラフといいます。グラフは二点間がどうつながっているかだけを保存し、実際の距離や位置関係は保存しません。

このような向きのない(各駅を行き来でき、一方通行ではない)グラフを無向グラフをいいます。反対に向きのある(一方通行しかできない)グラフを有向グラフといいます。

グラフの定義
グラフではある空でない集合E,Vを考えます。Eの要素をedge(辺)、Vの要素をvertex(頂点)といいます。
ここで以下のような写像を考えます。

$$g:E \rightarrow V \times V$$

この時(E,V,g)で定義される空でない空間のことをグラフといいます。

写像で捉えるグラフ
写像gというのは、Eの要素、つまり辺を対応する(始点、終点)というV×Vの集合の要素に送ります。gは写像ですので、写像の定義より、Eのどの要素の始点と終点が対応していることになります。つまり、辺がどこにもつながっていないということはあり得ません。反対にすべてのV×Vの要素がEの要素のどれかに対応しているのであればgは全射になります。

隣接行列
隣接行列とはどのvertexと、どのvertexがつながっているかを行列で表します。例を見るのが理解するのには早いと思うので、例を挙げて説明します。
上のグラフのイメージで出てきたグラフの例を考えましょう。隣接行列は以下のようになります。

$$ \[ 
adj = \left(
\begin{array}{cccccc}
0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 & 1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\
$$

石山駅 -> 一列目
山科駅 -> 二列目
京都駅 -> 三列目
三条京阪 -> 四列目
米原駅 -> 五列目
大垣駅 -> 六列目

として、[n,m]ではnの駅からmの駅へ線路がつながているのであれば1、そうでなければ0をとります。これが隣接行列です。

Reference







コメント

このブログの人気の投稿

Implementation of Robbins monro

Robbins monro の実装 sorry, this page is Japanese only.   今回はRobbins monro の実装をしてみました。 Robbins monroは確率勾配降下法の学習率を入りテーション回数の逆数で割っていくものです。 使っているprogram言語はpython 3です。osはwindowsです。(macほしい...) アルゴリズム 確率勾配降下方とは目的関数の最適解を求めるアルゴリズムです。目的関数をf(X)とすると、手順は以下のようになっています。 初期学習率$n_0$を決めます。訓練データDを用意します。この訓練データは複数の初期値の集まりです。 訓練データから一つ初期値をランダムに取り出し、これを$x_0$とし、最初の予測値とします。 次の式に現在の予測値$x_0$を代入し、新たな予測値$x_{n+1}$を得ます。$$x_{n+1} = x_{n} - \frac{n_0}{n} grad f(X_n)$$ 収束して入れば4へ、収束していなければ2で得られた値$x{n+1}$を新たに$x_n$としてもう一度2を行う。 訓練データを一周していなければ2へ、一周していれば各初期値から得られた解の中から目的関数を最も小さくするものを選ぶ。   実装例 以下の目的関数を最小化させてみましょう。 $$f(x,y) = (x-2)^2 + (y-3)^2 $$ コマンドラインでpythonを実行していきます。 予想通り、(2,3)という解を導き出してくれました。目的関数が簡単だったので、初期値をどの値でとってもばっちり正解にたどり着いてくれました。 CODE 以下にRobbins monroの関数だけ置いておきます。 こちら にすべてのコードを載せています。 def Robbins_monro(function,grad,number_variable_gradient): init_learning_rate = 1.5 stepsize = 1000 init_value = np.array([range(-1000,1020,20) for i in range(number_v...

カーネルSVMの実装

Introduction English ver 今日はカーネルSVMを実装しました。 最適化には内点法を実装しました。 この記事では実装のみ書いていますが、理論編もそのうちに書きたいと思います。書き次第、リンクを貼っておきます。 # 第一弾書きました。 SVMの理論 part 1 僕のcomputerはwindowsでOSもwindowsです。 実装はPython3で行います。 概要 カーネルとは データセットについて 実装の結果 カーネルとは カーネルとは非線形問題を解くための手法です。 直線で分類できないようなデータをある写像をもとで、直線で分類できるような分布に変形することです。次の画像を見たほうがわかりやすいかもしれません。 ⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓⇓↓ このように変形することをカーネルトリックといいます。 変形されたデータは写像\(\phi\)によって\(\phi(x)\)と表現されます。 \[\phi:x -> \phi(x)\] しかし、SVMではカーネル関数は次のように表されることが多いです。 \[K(x,y)=\phi(x)^T \phi(y)\] なぜなら、SVMでは \(\phi(x)^T \phi\)のみを計算するからです。 最もよく使われているカーネルはRBFとpolynomialです。 RBF \[K(x,y) = \exp(-\gamma ||x-y||^2)\] polynomial \[K(x,y) = (x^Ty+c)^p\] \(K(x,y) = x^Ty\)とすればこれは線形SVMになります。 データセット 今日使うデータセットはnp.random.randnによって生成された正規分布に従う乱数です。 と このデータを作ったコードは ここ に置いてあります。 Implementation 今回はRBFカーネルを使いました。 \(\gamma = 0.5\) 正規化係数50とすると次のようになりました。 次に二つ目のデータセットに対して、RBF kernelを使いました。 \(\gamma = 0.5\) 正規化係数を100とすると、次のよ...

Graph theory in Python

Introduction 日本語 ver Today, I write the networkx module for graph theory in Python. I write about basis of Gragh theory. Please look at this page . This post is not written Graph theory, but I want to share module in Python for Graph theory. Networkx Python3 have Networkx module. If you have python2, you should install by pip pip install networkx Make Graph by Networkx first, import networkx module and make instance. import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() next, add node and edge G.add_node(1) # add Multiple nodes G.add_nodes_from([2,3,4]) G.add_edge(1,2) # add Multiple edges G.add_edges_from([(3,4),(1,2),(4,6)]) next, plot G nx.draw(G) plt.show() networkx have many function. I will write new learning about networkx in this post. Reference https://qiita.com/kzm4269/items/081ff2fdb8a6b0a6112f http://akiniwa.hatenablog.jp/entry/2013/05/12/012459