10、图着色与3 - 叶幂图修改问题研究

图着色与3 - 叶幂图修改问题研究

1. 图着色相关研究

在图着色领域,我们探讨了一些重要的定理和相关证明。
- (2, F) - 子图着色
- 定理4证明 :对于可嵌入在欧拉特征为 -γ ≤ 0 的曲面 S 上的图 G,通过添加边将其三角剖分得到图 H。设图 G 的顶点集 V(G) = V(H) = {v1, …, vn},且 degH(v1) ≤ degH(v2) ≤ … ≤ degH(vn)。定义相关参数 h1 和 h2,设 d := deg(vn - h1),证明根据 d 的大小分为两种情况:
- 情况 I:d ≤ (4/3)h2 + 9 :图 G 在 {v1, …, vn} 上的诱导子图最大度至多为 d,根据定理 1,它有一个 (2, F) - 子图着色,使用至多 ⌈Cdm/(m - 1)⌉ 种颜色。给 G 剩余的顶点用 h1 种新颜色着色,可得 G 的 (2, F) - 子图着色,使用颜色数至多为 ⌈C((4/3)h2 + 9)m/(m - 1)⌉ + h1 ≤ C(8γ (m - 1) / (2m - 1) / c + 9) m/(m - 1) + cγm/(2m - 1) + 2。选择合适的常数 A、B 和 c,可知此值小于 Aγm/(2m - 1) + B,所以这种情况下 G 不是反例。
- 情况 II:d ≥ (4/3)h2 + (28/3) :对每个顶点进行充电操作,定义 charge′(vi) = 6 - degH(vi)(1 ≤ i ≤ n - h1)和 charge′(vi) = -degH(vi)/4

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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