23、树中寻找减小直径的捷径

树中寻找减小直径的捷径

1. 问题背景与引理

在处理图的直径相关问题时,有一些重要的引理和结论。对于足够大的 n 3 ≤ k = o(n) ,存在一类满足特定条件的度量 k - doat 实例。这些实例中的每个 ⟨T, c⟩ T 是具有 Θ(n) 个顶点的树,且 c 分配的所有树边和捷径成本都是正整数。同时,没有算法能够使用 o(n²) 次查询来判定来自该类的输入实例 ⟨T, c⟩ 是否存在一个解 S ,使得 diam(T + S) ≤ 9 。另外,不存在 o(n²) 查询的 σ - 近似算法用于度量 k - doat,其中 σ < 10/9 3 ≤ k = o(n)

2. 快速直径计算
2.1 热身:增强路径上的直径计算

给定一个路径 P 和一组 k 条捷径 S ,要计算 P + S 的直径。具体做法是计算每个顶点 s 的离心率 Es := maxv∈V(P) dP + S(s, v) ,而

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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