搜索结果

|description=是一个没有定向循环的有向图

…示A欠B的钱，那么我们得到的图就是有向的，因为欠钱这个关系不一定是互换的。前者称为'''无向图 Undirected graph'''，后者称为'''有向图 Directed graph'''。 图（有时称为无向图以区别于有向图，或'''简单图 Simple graph'''以区别于'''多重图 Multigraph'''）

|description=图，无向图，有向图 === [[有向图]] ===

…公理。具体来说，对于这样的超图，不存在节点集的封闭传递。虽然这样的结构乍看起来可能很奇怪，但只要注意到它的Levi图的等价延伸不再是二分图，而是一般的有向图，就可以很容易地去理解。

=== 与超图和有向图的关系 === …于展示有向图和均衡二分图（二分子集顶点数相等）之间的一一对应关系（在给定数量的标记顶点上，允许自循环）。例如，具有<math>n</math>个顶点的有向图的邻接矩阵可以是大小为<math>n\times n</math>的任何（0,1）矩

…=\tbinom N2=N(N-1)/2</math>；对于有向图（没有自环节点）而言，<math>E_{\max}=N(N-1)</math>；对于有向图且允许存在自环节点的，<math>E_{\max}=N^2</math>。而对于一对

从所有其他节点或到所有其他节点的距离在[[无向图]]中是不相关的，但是在[[有向图]]中可能产生完全不同的结果(例如:一个网站可以从传出链

[[File:4node-digraph-natural.svg|thumb|upright=0.5|图2：带箭头显示边方向的[[有向图]]]] 在[[有向图]]中，绘图惯例规定用箭头表示它们的方向；<ref name="dett6"

…个被称为“'''随机网络 Random Net'''”的随机图模型应用是1951年 Solomonoff 和 Rapoport 使用的有向图模型，这些有向图具有固定的出度，并且随机选择附加到其他顶点。<ref>{{cit

没有环的图称为'''无环图 acyclic graph'''。一个[[有向图]]，但是没有有向环，称为'''有向无环图 Directed acyclic graph

…path'''是一个有限或无限的边序列，这些边连接着一系列顶点，这些顶点在大多数定义中都是不同的(又因为这些顶点是不同的，所以图中的边也是不同的)。有向图中的'''有向路径 directed path'''（有时也称为dipath<ref>Graph Str :以一个有向图 ''G'' = ( ''V'', ''E'', ''ϕ'' ) 为例。有限有向通路由一系列的

万维网 World Wide Web可以抽象成一张[[有向图]]，节点表示网页，连线<math>p_i -> p_j</math>表示网页<math>p_i

问题：假设有一个旅行商人要拜访N个城市（表示为有向图<math>{G = (N, A)} </math>，其中<math>{N = {1,2,\cdots,n}} </math>，<mat

===在[[有向图]]中===

|keywords=关联矩阵, 图论，无向图和有向图 ==无向图和有向图 Undirected and directed graphs ==

贝叶斯网络一般是指有向图模型，使用有向无环图来表示变量之间的关系； 这种类型的图形模型被称为[[有向图模型]]、贝氏网路或信念网络。经典的机器学习模型：[[隐

===有向图上的沙堆模型===

|description=在计算机科学中，用来展现数学中图论领域中的无向图和有向图 [[File:Directed.png|160px|thumb|一个有三个顶点（蓝色圆圈）和三条边（黑色箭头）的有向图。]]

*当且仅当每个顶点的度数最大值为1时称该图为有向图'''<font color="#ff8000">伪森林 Pseudoforest</font>'''。'''<font color=" *'''<font color="#ff8000">有向图的入度和出度 Indegree,Outdegree For Digraph</font>'''

…顶点组成，区分这俩顶点的顺序）组成。在抽象图的图示中，一般而言，带标注的圆圈表示顶点，两个顶点之间的直线或箭头表示边。直线用于表示无向图的边，箭头表示有向图的边。 …一个顶点的出度指的是，所有从这个顶点出发，连接其他顶点的箭头的数量。与此相反，一个顶点的入度指的是，所有从其他顶点出发，连接到这个顶点的箭头的数量。在有向图中，有可能出现两种顶点：源顶点 source vertex 和汇顶点 sin

…法——注意力流网络,用于从整体的角度研究注 意力在信息资源上的流动,它可以综合考虑资源之间的超链接结构与人类集体行为。所谓 的注意力流网络就是一个加权有向图,其中节点是信息资源,有向连边代表用户跳转,权 重值代表

…组以起点为输入的有向路径（见图c）。这些路径被称为“茎”。得到的有向图称为U根因子连接。通过将定向周期“嫁接”到那些“茎”，人们就会得到“芽”。得到的有向图称为'''仙人掌 cacti'''（见图d）。根据结构可控性定理，由 …'J. Stat. Mech.'' '''05''' (2006).</ref>Liu等人<ref name="Liu-Nature-11"/>扩展了有向图的计算范围。

*具有变量集v[''Y''] = {1,2, ... , n}的有限图 ''Y''。根据上下文，可以为有向图或无向图。

* 图的[[度直径问题 Degree diameter problem]]（离散数学和有向图）

…，邻域内的节点之间可能存在<math>k_{i}(k_{i}-1)</math>链(<math>k_{i}</math>是一个顶点的邻域数)。 因此，有向图的局部聚类系数为<ref name=WattsStrogatz1998/>

…结点<math>X</math>的边后得到的子图，使用符号<math>G_{\overline{X}\underline{Z}}</math>表示删除有向图<math>G</math>中所有指向结点<math>X</math>的边和从结点<math>Z</ 对于有向图<math>G</math>，若满足<math>(Y \perp\!\!\!\perp Z \mid X, W)_{G_{\overli

…“非连通性”）联系起来。这个基本想法首先需要我们去定义在给定的有向图中给定结点集Z取值下的“激活路径”。d-分离中的“d”实际上指示了我们讨论的目标为有向图。 # 构造概率表达式中提到的所有变量的“有向图”，即对应的贝叶斯网络。