Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов

Рассмотрено применение полиномиальных инвариантов графов в качестве основной информации для разбиения графа. Для кластеризации узлов сети предложено использование целевой функции — взвешенной суммы квадратов расстояний между узлами сети. Для минимизации целевой функции при соблюдении условия симметр...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Электронное моделирование
Дата:2014
Автори: Кулаков, Ю.А., Воротников, В.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2014
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101010
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов / Ю.А. Кулаков, В.В. Воротников // Электронное моделирование. — 2014 — Т. 36, № 4. — С. 15-24. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101010
record_format dspace
spelling Кулаков, Ю.А.
Воротников, В.В.
2016-05-29T18:22:58Z
2016-05-29T18:22:58Z
2014
Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов / Ю.А. Кулаков, В.В. Воротников // Электронное моделирование. — 2014 — Т. 36, № 4. — С. 15-24. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
0204-3572
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101010
681.3: 658.56
Рассмотрено применение полиномиальных инвариантов графов в качестве основной информации для разбиения графа. Для кластеризации узлов сети предложено использование целевой функции — взвешенной суммы квадратов расстояний между узлами сети. Для минимизации целевой функции при соблюдении условия симметричности и положительной определенности матрицы Лапласа использован метод неопределенных множителей Лагранжа.
Розглянуто застосування поліноміальних інваріантів графів в якості основної інформації для розбиття графа. Для кластеризації вузлів мережі запропоновано використання цільової функції — зваженої суми квадратів відстаней між вузлами мережі. Для мінімізації цільової функції при виконанні умов симетричності і додатної визначеності матриці Лапласа використано метод невизначених множників Лагранжа.
Application of polynomial invariants of graphs is considered as basic information for breaking up of a graph. The use of the objective function — a self-weighted sum of squares of distances between the network nodes is offered for clusterization of the network nodes. The method of the Lagrange indefinite multipliers was used for minimization of the objective function, the condition of symmetry and positive definiteness of the Laplace matrix.
ru
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Электронное моделирование
Математические методы и модели
Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
spellingShingle Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
Кулаков, Ю.А.
Воротников, В.В.
Математические методы и модели
title_short Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
title_full Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
title_fullStr Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
title_full_unstemmed Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
title_sort кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов
author Кулаков, Ю.А.
Воротников, В.В.
author_facet Кулаков, Ю.А.
Воротников, В.В.
topic Математические методы и модели
topic_facet Математические методы и модели
publishDate 2014
language Russian
container_title Электронное моделирование
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
format Article
description Рассмотрено применение полиномиальных инвариантов графов в качестве основной информации для разбиения графа. Для кластеризации узлов сети предложено использование целевой функции — взвешенной суммы квадратов расстояний между узлами сети. Для минимизации целевой функции при соблюдении условия симметричности и положительной определенности матрицы Лапласа использован метод неопределенных множителей Лагранжа. Розглянуто застосування поліноміальних інваріантів графів в якості основної інформації для розбиття графа. Для кластеризації вузлів мережі запропоновано використання цільової функції — зваженої суми квадратів відстаней між вузлами мережі. Для мінімізації цільової функції при виконанні умов симетричності і додатної визначеності матриці Лапласа використано метод невизначених множників Лагранжа. Application of polynomial invariants of graphs is considered as basic information for breaking up of a graph. The use of the objective function — a self-weighted sum of squares of distances between the network nodes is offered for clusterization of the network nodes. The method of the Lagrange indefinite multipliers was used for minimization of the objective function, the condition of symmetry and positive definiteness of the Laplace matrix.
issn 0204-3572
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101010
citation_txt Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов / Ю.А. Кулаков, В.В. Воротников // Электронное моделирование. — 2014 — Т. 36, № 4. — С. 15-24. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT kulakovûa klasterizaciâassociativnoisetinaosnovepolinomialʹnovyčislimyhspektralʹnyhinvariantovgrafov
AT vorotnikovvv klasterizaciâassociativnoisetinaosnovepolinomialʹnovyčislimyhspektralʹnyhinvariantovgrafov
first_indexed 2025-12-07T20:53:40Z
last_indexed 2025-12-07T20:53:40Z
_version_ 1850884301417086976