Düzenli Eşdeğerlik – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Düzenli Eşdeğerlik
Düzenli eşdeğerlik tanımının aksine, x’in rolünün dikkate alınmadığına dikkat edin. Dolayısıyla, zayıf rol-eşdeğer köşeler, eşdeğer karşıtlarla aynı ilişkileri paylaşmazlar, ancak yalnızca aynı ilişkileri paylaşırlar.
Grafiğin tek bir ilişkisi varsa, maksimum zayıf rol eşdeğerliği, pozitif giriş ve çıkış dereceli izolatlara, havuzlara, kaynaklara ve köşelere ayırmadır.
Bitişik köşelerin rolüne ilişkin kayıtsızlık, zayıf rol denkliğini e’den çok daha zayıf bir gereklilik haline getirir. örneğin, düzenli veya güçlü yapısal eşdeğerlikler.
Zayıf rol eşdeğerliği, göreceli düzenli eşdeğerlik kullanılarak tanımlanabilirdi. Zayıf rol denklikleri, tam olarak tüm bölüme göre düzenli olan denkliklerdir. Bu açıklama hemen sonraki üç tanım için genelleşir.
Zayıf rol denkliği iki yönde sıkıştırılabilir: yol açan çokluğu dahil etmek veya yol açan ilişkilerin bileşimini dahil etmek.
Winship-Pattison rol denkliği çoğunlukla bir aktörün rol dizisi açısından tanımlanır: Aynı rol kümelerine sahiplerse iki aktör eşdeğerdir. Orada verilen tanımları terminolojimizde yeniden ifade ediyoruz.
Yerel rol eşdeğerlikleri, hem paket hem de bileşimsel eşdeğerliklerdir. Yerel rol eşdeğerlikleri genel olarak düzenli değildir ve bu, bu bölümde tanımlanan diğer üç (zayıf) eşdeğerlik için hemen aynı şeyi ima eder: U ve v köşelerinin çift yönlü bir kenarla bağlanmasına ve v’nin bir çıkış kenarına sahip olmasına izin verin. O zaman u ve v yerel olarak role eşdeğerdir ancak düzenli olarak eşdeğer değildir.
Çözüm. Bir grafiğin yarı grubu, çoklu ve bileşik ilişkilerin etkileşimini tanımlama olasılığıdır. Rol atamalarını elde etmek için ilişkilerin tanımlanmasını kullanma fikrinin bir taslağı çizilmiştir. Bu yaklaşım hem teorik hem de hesaplama açısından oldukça zor görünüyor.
Rol atamaları sağlayan vertex bölümleri, ilk olarak Lorrain tarafından ortaya atılmıştır ve o, yapısal eşdeğerliği tanımlamıştır.
Yapısal denkliğin, sezgisel sosyal rol kavramını karşılamak için çok kısıtlayıcı olduğuna işaret etti.
Oyuncuların, rol eşdeğeri aktörlere bağlı olmaları durumunda aynı rolü oynamalarını önerdi (yapısal eşdeğerlik gerektirdiği için özdeş aktörlerin aksine). Yapısal akrabalık fikri, White ve Reitz tarafından yeni ufuklar açan makalede düzenli eşdeğerlik olarak resmileştirildi.
Bu çalışmada, tekli veya çoklu ilişkilere sahip grafikler için yapısal, düzenli ve diğer eşdeğerliklerin birleşik bir tedavisini verdiler. Ayrıca, grafik homomorfizmlerinin (yapısal veya düzenli) köşe bölümlerini tetiklemesi ve ilişkilerin bileşimi ile uyumlu olması için koşullar geliştirdiler.
Kafes yapısı da dahil olmak üzere düzenli eşdeğerlikler kümesinin birçok özelliğini belirledi ve bir grafiğin maksimum düzenli eşdeğerliğini hesaplamak için CATREGE algoritmasını geliştirdi. Ayrıca, grafiklerdeki rolleri tanımlamak için başka türlerde tepe bölümleri tanıttılar. Kafes yapısını daha da netleştirdi ve göreli düzenli denkliği tanımladı.
Bilgisayar biliminde bisimülasyon adı altında düzenli eşdeğerliğin zaten bilindiği yorumunda bulundu. Algoritmasının maksimum düzenli denkliği hesaplayabilen ve CATREGE’den çok daha hızlı olduğunu bulmamızın nedeni onların raporuydu. İlk olarak, düzenli rol atamalarından kaynaklanan NP-tamamlama sorunları olduğunu gösterdi.
Çoklu ve bileşik ilişkileri olan grafikler için rol atamaları zaten ele alınmıştır. Çoklu ilişkilere sahip grafiklerde rol atamalarını tanımlama olasılıkları oldukça fazladır. Bu bölümde sadece birkaç tanesini çizebildik.
Ek okuma, örneğin, ilişkilerin bileşimi ile uyumlu olacak şekilde köşe bölümleri için birçok koşul bulan kişidir. İkinci kitapta, ilişkilerin yarı gruplarının cebirsel yapısı ayrıntılı olarak sunulmuştur.
Grafiklerden kaynaklanan yarı grupları tanımlamak için gerçek matris çarpımının kullanılmasını savundu. Bu yarı gruplar genellikle, bu yarı grupları oluşturan grafiklerin ayrışmalarına veya indirgemelerine neden olan karmaşık ayrıştırmalara izin verir.
Ampirik ağların düzensizlikleriyle başa çıkabilmek için, doğru uyumluluk kriterinin seçilmesine ek olarak, rol atamasının resmileştirilmesi bir tür rahatlama sağlamalıdır.
Farklı uyumluluk kısıtlamalarını kesinlikle karşılayan köşe bölümlerinin ‘ideal’ durumuna odaklanan bu bölümde gevşeme ele alınmamıştır. Blok modeller hakkında yapısal eşdeğerliği gevşetme olasılıkları, düzenli eşdeğerlik için optimizasyon yaklaşımları ve rol atamaları için stokastik yöntemler sunulmaktadır. Düzensizliklere karşı hoşgörülü olan rol atamaları için bir çerçeve sağlamak amacıyla adil paylaşımlarda gevşeme getirildi.
Einstein kütle çekim Yasası
Eşdeğerlik ilkesi Jung
Eylemsizlik kütlesi nedir
YÖK eşdeğerlik tablosu
Yök Yabancı Dil Eşdeğerlik Tablosu
YDS yerine geçen sınavlar
IELTS denklik
Üak tarafından kabul edilen yabancı dil sınavları
Blok Modeller
Bir önceki bölümde, bizi bir sosyal ağdaki konum kavramına götüren farklı köşe denklikleri türlerini araştırdık. Farklı eşdeğerlik kavramlarına göre eşdeğer aktör kümelerini hesaplayan algoritmalar gördük. Bununla birlikte, somut gerçek dünya verilerinin analizi için bu kavramlardan hangisinin en uygun olduğu, büyük ölçüde uygulama alanına bağlı görünmektedir.
Sosyoloji ve psikolojideki uygulamalı araştırmalar başka bir yol izledi: Bir önceki bölümün eşdeğerliklerinden birini uygulamak yerine, araştırmacılar genellikle güçlü yapısal eşdeğerlik yaklaşımlarını hesaplayan buluşsal rol atama algoritmalarını kullanırlar. Daha yakın zamanlarda, ağ üretiminin stokastik modelleri için istatistiksel tahmin yöntemleri önerilmiştir.
Tipik olarak, araştırmacılar bir grup insan (aktör seti) hakkında bazı ilişkisel veriler toplar ve ikincisinin aynı veya en azından benzer ilişki modellerine sahip konumlara bölünüp bölünemeyeceğini bilmek ister.
Ağ analizinin ilgili alanına blok modelleme denir. İlişkisel veriler tipik olarak, V = {v1, . . . , vn} ve R kenar kümeleri E1,…,ER ⊆ V 2 \{(v,v) | v ∈ V }. Bir blok modelin aşağıdaki tanımı, literatürde bulunabilecek görüşlerin çoğunu özetlemektedir.
1. V’nin G.Forv∈V’nin konumları olarak adlandırılan L ayrık alt kümelerine P = (P1, …)
2. Br = (bk,l,r )1≤k,l≤L ∈ {0, 1}L×L, 1 ≤ r ≤ R matrislerine göre konumlar arasındaki ilişkilere ilişkin hipotezleri temsil eden görüntü matrisleri olarak adlandırılan matrisler her ilişki söz konusudur.
Bu nedenle, bir blok model, temel öğeleri konumlar olan G’nin basitleştirilmiş bir versiyonudur. Aynı konumdaki düğümlerin tam olarak aynı komşuluklara sahip olmasını talep edersek, tanıtılan yapısal eşdeğerlik ilişkisinin denklik sınıfları (bu bölümde ≃ ∈ V 2 ile gösterilir) bize bölümleme problemimize benzersiz bir P≃ çözümü verir.
Blok modelleme alanı, muhtemelen deneylerde toplanan gerçek dünya verilerinin işlenmesiyle ilgili olduğundan, gözlenen grafiğin altında G tarafından temiz bir şekilde yansıtılamayan bazı “gerçek” blok modellerin olduğu varsayılır.
Bu, ölçüm hatalarından veya doğal rastgele etkilerden kaynaklanabilir. P≃ bu sapmaları yakalamaz ve bu nedenle gerçek blok modelini gizleyen çok fazla pozisyon içermesi beklenir.
Einstein kütle çekim Yasası Eşdeğerlik ilkesi Jung Eylemsizlik kütlesi nedir IELTS denklik Üak tarafından kabul edilen yabancı dil sınavları YDS yerine geçen sınavlar YÖK eşdeğerlik tablosu Yök Yabancı Dil Eşdeğerlik Tablosu