他モデリング全般について。Matrix)に応用してみます。以下のDSMを対角線上に非ゼロ要素が集まるように行列演算で並べ替えます。今回はJuliaのパッケージMetis.jlでグラフを分割してみます。以下の隣接行列からなるグラフを2つに分割してみます。前々回Juliaでランダムネットワークを生成しましたが、今回はスケールフリー・ネットワークを生成してみます。ノードの次数分布がべき則で近似できるネットワークのことです。今回は最近読んだDSM・ネットワーク関係、グラフ理論関係の本をまとめていきます。備忘録的な内容になりますのでご容赦ください。グラフ理論この記事は以下の大著を大いに参考にしています。いつか書評記事を書きたいですね。前回に引き続きポケモンを題材にします。前回それぞれのタイプの優秀さを比較して、それなりに格差があることがわかりました。今回は『新タイプ』を追加して格差をやわらげることを考えてみたいと思います。ネットワーク分析で新タイプの相性を考える試み2019-04-30最も優秀なタイプは?ポケモンのタイプ相性をネットワーク分析する。グラフ理論グラフ理論・ネットワーク分析の勉強も進んできたのでそれらを応用して、ポケモンのタイプ相性をネットワーク分析してみたいと思います。ネットワークをプロットする基になる隣接行列を作成します。ポケモンの公式サイトからタイプ相...最も優秀なタイプは?ポケモンのタイプ相性をネットワーク分析する。Matrixを調べているうちに、これの理解にはグラフ理論の勉強が必須と思うようになりましたので以下の本を通読しました。他モデリング全般について。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。