24、迪尼茨算法:原始版本与埃文版本解析

迪尼茨算法:原始版本与埃文版本解析

一、引言

“迪尼茨算法”是最早的强多项式最大流算法之一,在实际应用中易于实现且速度快。其发展受到两方面重要影响,一是推动其发明的因素,二是促进其广泛传播的因素,不过传播过程中算法有部分改变。

20世纪70年代,苏联在计算机和算法领域有着独特的发展历程。当时苏联面临计算机性能较弱的问题,但凭借优秀的算法解决了诸多难题。例如在研制核弹时,苏联数学家们将数学研究与计算相结合,取得了成功。之后,苏联的计算机研究团队不断发展壮大。

乔治·阿德尔森 - 韦尔斯基是计算机科学的先驱之一,他提出的AVL树对数据结构维护有着重要贡献。他的学生们吸收了苏联计算学派的思想,即深入研究问题、运用智能数据结构维护和摊销运行时间分析来开发经济高效的算法。作者在1969年1月发明的网络流算法,便是对福特 - 富尔克森算法的改进,它使用并维护分层网络数据结构,并进行了细致的运行时间摊销分析。

1974年,西蒙·埃文和阿隆·伊泰对作者和亚历山大·卡尔扎诺夫的新网络流算法产生了浓厚兴趣。尽管解读这两篇论文困难重重,但他们经过努力理解了大部分内容。埃文通过在西方多所顶尖研究型大学的讲座,使“迪尼茨算法”获得了巨大成功。然而,很多人并不知道教学中使用的并非原始版本,且其名称也被错误发音。

二、原始迪尼茨算法
(一)最大流问题与福特 - 富尔克森算法
  1. 最大流问题定义
    • 给定一个有向图 $G = (V, E, c)$,其中 $c$ 是边的非负容量函数,$s$ 为源点,$t$ 为汇点。流 $f$ 是定义在有向边上的函数,需
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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