15、3D图可视化与Lombardi结图绘制研究

3D图可视化与Lombardi结图绘制研究

在图论和图可视化领域,3D图的可见性表示以及结和链图的美观绘制是重要的研究方向。本文将探讨相关的开放问题、Lombardi绘图风格在结图绘制中的应用,以及通过圆填充实现平面Lombardi绘图等内容。

1. 开放问题

研究提出了几个有趣的研究方向:
- 2 - 平面图的1 - 可见ZPR表示 :文献[7]中的算法可调整用于计算最优2 - 平面图(即具有最大密度的2 - 平面图)的条形1 - 可见性表示,并且构造方法也可修改以获得这些图的1 - 可见ZPR。那么,是否每个2 - 平面图都能有1 - 可见ZPR呢?
- 推广结果 :能否推广研究结果,证明每个允许条形1 - 可见性表示的图也允许1 - 可见ZPR?
- 矩形底面与2.5D - 可见性表示 :算法计算的ZPR中,所有矩形都与平面Y = 0相交。这个平面能否包含所有矩形的底边呢?如果不行,是否每个1 - 平面图都允许2.5D - 可见性表示(即顶点是底面位于同一平面的轴对齐盒子,且可见性既有垂直的也有水平的)?

2. 结和链图绘制基础
  • 结和链的定义 :结是三维欧几里得空间$\mathbb{R}^3$中简单闭合曲线的嵌入,链是多个简单闭合曲线的嵌入。结(链)图是结(链)在欧几里得平面$\mathbb{R}^2$上的投影,使得平面上任意一点最多对应曲线上的两个点。从图绘制的角度看,结和链图是4 - 正则平面多重图的绘制,且这些图没有环和割点。
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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