|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Анализ графов, сетей, функций сходстваучебный курс
- Автор: Майсурадзе А.И.
- Год создания: 2017
- Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Описание: Рассматриваются задачи и методы анализа систем, описание которых базируется на попарном или множественном взаимодействии объектов, гомогенных или гетерогенных. Когда важно само наличие или отсутствие взаимодействия, формализация проводится на языке теории графов. Расширении графового описания количественными характеристиками приводит к сетям. Если же считается, что каждый набор объектов может быть численно охарактеризован, говорят о расстояниях или сходствах. Представлена теоретическая основа для формализации задач и построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Исследуются эвристические модели данных, описывающие исходную информацию об объектах распознавания на основе различных реализаций понятия сходства. Рассматриваются задачи, требующие решения при реализации указанных моделей. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД — так называемые метрические методы. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс приёмов, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Рассматриваются характеристики графов, активно используемые при их анализе. Изучаются алгоритмы на графах — как теоретически, так и с точки зрения эффективной реализации. Различные модели роста графов. Построение репрезентативных выборок на графах. Генерация графов с заданными характеристиками. Существенное внимание в курсе уделено многочисленным формализациям кластерного анализа. Показано, какие задачи решают распространённые методы. Проведена типологизация широкого спектра задач кластеризации для гомогенных и гетерогенных систем (бикластеризация, кокластеризация).
- Добавил в систему: Майсурадзе Арчил Ивериевич
Преподавание курса
- 7 февраля 2017 - 31 мая 2017 Майсурадзе Арчил Ивериевич
- МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
- обязательная, по выбору (спецкурс), лекции, 36 часов
- Автор: Майсурадзе А.И.