图的密度公式的解释

最新推荐文章于 2023-01-06 15:28:12 发布
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一直不明白，图的密度公式的含义，如图所示：

分母：n(n-1)/2，其实可以理解为两两相连的组合数量。比如说有6个节点，那个两两相连的组合数为6*5/2=15。分子自然是节点的数量。

显而易见，这样的公式是可以区分出图的密度的。如果任意两个点相连，密度为1，如果任意两个点都不连，密度为0.

解读数学领域中图论的图密度概念
AI天才研究院
07-11 568
想象一个房间里有10个人：如果他们两两都握了手，房间里会充满热络的互动；如果只有1个人和其他人握手，房间会显得冷清。图论中的“图密度”，本质上就是衡量这种“拥挤程度”的数学工具——它用实际边数与最大可能边数的比例，量化了图中顶点之间的连接紧密性。用“社交聚会”类比图的结构，让你秒懂“密度”的直观意义；用数学公式与代码示例，教你如何计算不同类型图的密度；用社交网络、交通系统、生物网络的真实案例，展示图密度如何解决实际问题；展望图密度在图神经网络（GNN）、大规模网络分析中的未来角色。
有关图的密度的规律
PrConstantin
04-20 2834
题目是这样的： Description： Input The first line contains two space-separated integers n (1 ≤ n ≤ 500), . Integer n represents the number of nodes of the graph G, m represents the number of edges.The sec
图的边密度
qq_43270444的博客
01-06 1015
图的边密度定义
密度图的密度估计_机器学习中的数据分布密度估计之EM算法
weixin_39955732的博客
11-22 459
第3章 分布密度估计的优化法by jiyang_wang@yahoo.com在上一章我们说过，用采样法估计分布密度需要比较长的时间，这在一些实时应用中无法被接受。这时，我们采取近似求解的方法，以牺牲精度换取时间。这就是第二个途径，即优化法的思路。假设我们的目标分布是参数型的，最常用的参数估计方法是最大似然法（Maximum Likelihood, 简称ML。“机器学习”的英文缩写也是ML，看文献时...
【图像分辨率大探析】 关于图像尺寸、分辨率、像素密度、格式的理解
悬铃木下的青春的博客
11-19 3564
图像存储大小与图片物理尺寸大小不是同个概念，它指的是图片在计算机中存储所需的内存。去定义长度，那么在大大小小的手机型号乃至平板电脑中，图标的显示结果可能会难以预料。的，而非原本真实的像素点。因此，像素所组成的色块之间的过渡可能并不自然，可以看到。类似于上面提到的设备独立像素，缩放独立像素主要解决文字的适配问题，单位为。，单个像素点的大小并不固定，这取决于工艺差异。并不能表征实际的物理尺寸，它仅仅是对图像的信息大小的抽象描述。反之，当图片缩小时，像素点个数是减少的。，但实际上，它指的是密度范畴。
浅析电源设计中变压器的常用电流密度计算公式
08-10
本文将深入探讨电源设计中变压器的常用电流密度计算公式。 首先，我们来看高频变压器线径的计算公式，即D=1.13(I/J)^1/2。这个公式是用来确定变压器线圈所用导线的直径，其中I代表通过导线的电流，而J则表示电流...
电磁波动量密度的普适公式.pdf
09-03
《电磁波动量密度的普适公式》探讨了电磁波在不同介质中传播时动量密度的表达式，以及如何利用动量守恒原理推导出能量守恒的规律。文章指出，电磁波动量密度的普适公式是研究电磁波传播过程中动量变化的关键。 在...
根据微磁学基本能量密度公式推导有效场
08-11
本篇笔记主要探讨了如何利用微磁学的基本能量密度公式来推导有效场，涉及到的知识点包括矢量分析、变分法以及微磁学、自旋电子学的基础理论。 首先，我们要理解能量密度公式。在微磁学中，能量密度通常包含了交换...
excel概率密度函数公式_使用Excel绘制F分布概率密度函数图表
weixin_42514777的博客
01-13 4027
利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式，可以绘制F分布的概率密度函数图表。F分布的概率密度函数如下图所示：其中：μ为分子自由度，ν为分母自由度Γ为伽马函数的的符号由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用，但是F分布中涉及到GAMMALN()函数，而excel是提供GAMMALN()函数的，所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数。(可参...
最大密度子图
Destiny
03-23 528
定义     ~~~~    一张无向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)的最大密度子图定义为该无向图的一个子图G0=(V0ϵV,E0ϵE)G_0=(V_0\epsilon V,E_0\epsilon E )G0​=(V0​ϵV,E0​ϵE)，满足该图的∣E0∣∣V0 ∣\frac{|E_0|}{| ...
二值图像形状识别的密度分布特征法
dadaadao的专栏
03-22 5118
<br /><br />1 形心定位和区域划分<br /> <br />     一般对于一幅二值图像f ( x, y)来说,由于目标只占了其中的部分区域, 因而在计算距离时,形心的选取很重要。一般选取图像的重心点( .x, .y)作为形心。<br />图像重心坐标为：（（横坐标乘以像素强度）之和/像素强度之和，（纵坐标乘以像素强度）之和/像素强度之和），对于二值图像各像素强度为0或1。<br />在得到形心后，先计算图像中各目标像素点到形心的距离，并找出最大距离Dmax，然后采用圆形划分法对图像进行分块，
ArcGIS案例学习笔记-点群密度统计
weixin_34321753的博客
01-08 1047
ArcGIS案例学习笔记-点群密度统计 联系方式：谢老师，135-4855-4328，xiexiaokui#qq.com 目的：对于点群，统计分布密度 数据： 方法： 1. 生成格网 2. 统计个数，制作专题图  联系方式：谢老师，135-4855-4328，xiexiaokui#qq.com ...
专题图——点密度
xiaohou66的专栏
07-18 3470
点密度专题图个人理解，某区域内某个属性值得大小以点的个数显示。 步骤： 1.查询获取属性值； 2.设置单点值大小，计算点个数 3.随机生成点； 4.将点显示到graphiclayer图层； 这里的主要难点是如何在区域（以下称多边形）内生成指定个数的点；本人的主要思路是： 1.获取区域的范围和多边形顶点； 2.利用随机函数生成范围内的随机点； 3.判断点是否在多边形内； 4.将在
ArcGIS入门（五） 密度分析
May the Force be with you
11-02 4345
ArcGIS入门（五） 密度分析 1.网格密度 首先使用渔网工具 为了统计每个网格内点的个数，使用空间连接工具。 其中得到的join_count就是每个格内点的个数 得出的效果： 将值为0的方格调整为透明： 利用ArcScene打开导出的渔网图： 2.点密度分析 使用工具点密度分析，可见点密度分析效果差一些 3.核密度分析 使用工具核密度分析，可见核密度分析效果较点密度而言高一些 ...
知识图普嵌入技术的极简教程：KGE以及如何计算它们
deephub
01-13 3529
图是我最喜欢使用的数据结构之一，它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络，如快速交通系统（例如，公交道路、地铁等）、区域或全球空中交通，或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活，很容易被人类理解，但是为了让计算机“理解”和“学习”它们，我们需要额外的一步（称为矢量化）。 这种解释可能过于简单，我们将在本人的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处？ 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处，我们想象一个具有不同级别的游戏，随着游戏的深入，每个级别都会变得困难。 Level 1：可以是一个简单的无向图，
C++二叉树的最近公共祖先（leetcode-236）
m0_50170844的博客
10-06 319
递归思路 首先判断当前节点是否命中（if(rootp || rootq)），命中则返回； 否则在当前节点的左右子树查找，然后比较左右子树的返回值； 如果两个返回值均不为空，说明p和q分别在左右子树，则输出为当前节点 如果只有其中一个为空，分两种情况：q（p）的子节点包含p（q）；或者公共祖先在当前节点的子节点上； struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : v
【数据结构】图的性质及类型
zzuli-星空 的博客
08-22 3375
图性质和类型图子图路径连通图 图 图：graph 顶点：vertex 边：edge 定义：图由一个顶点和边集组成，其中边将一对不同的顶点连接在一起（没对顶点之间至多有一条边连接）。 简单图： 不允许有重复边（平行边），不允许出现顶点连接到自身的边（自环），的图称为简单图。 性质： 有 V 个顶点的简单图最多有 (V * V - V) / 2 = V * (V - 1) / 2条边。 多重图： 包含平行边的图。 子图 子图：subgraph 定义：是组成图的边（及相关顶点）的一个子集。 导出子
稀疏图和稠密图的定义
nyist_yangguang的博客
01-30 9334
一个图中，顶点数 n 边数 m 当>>m 时，我们称之为稀疏。 当m相对较大时，我们称之为稠密。
数据结构-图的相关术语以及应用
qq_43750656的博客
07-29 677
例如在图1中，A,B两点是强连通的，A是可以直接到B的，虽然B是不能直接到A的，但是可以通过BCA到达A，所以AB两点是强连通的。强连通图就是在一个有向图中，任意两个顶点之间都是强连通的，所以n个顶点的强连通图，至少需要n条有向边来连接（形成回路即可）。生成树：在一个有向图中，生成树必须包含所有的顶点，同时用尽可能最少的边将这些顶点连接。一个n个顶点的无向图至少需要n-1条边实现生成树。最小生成树：每条边是带权的，在生成树中每条边的权值是最小的。连通分量：图的所有极大连通子图，极大连通子图就是尽可能包含多的
ECSA电流密度公式
最新发布
03-12
<think>好的，用户想了解ECSA电流密度公式，首先得确认ECSA是什么。ECSA是电化学活性表面积，可能用户是在电化学领域，比如催化剂研究或燃料电池相关的。需要先解释清楚ECSA的定义，然后引入电流密度公式。 用户可能已经知道电流密度的基本概念，但需要将ECSA结合进去。ECSA电流密度通常用来衡量催化剂的实际活性，所以需要说明它和几何面积电流密度的区别。 接下来，公式的推导部分要详细。ECSA的计算通常涉及双层电容或氢吸附脱附等方法，这里可能需要提到ECSA的计算公式，比如通过CV曲线积分得到电荷量，再除以比电容常数。 然后，ECSA电流密度的公式是电流除以ECSA，所以需要用Latex正确表示，并且注意单位和意义。可能需要分步骤解释：先计算ECSA，再用电流值除以它得到电流密度。 同时，用户可能需要应用这个公式的实际例子，比如在ORR或HER反应中的使用。要确保术语准确，比如质量活性与ECSA电流密度的区别。 最后，检查是否有常见误区，比如单位换算或者ECSA测量方法的不同可能带来的影响，提醒用户注意这些细节。确保回答结构清晰，分点说明，公式正确使用$$和$符号，符合用户给定的格式要求。</think>ECSA（电化学活性表面积）电流密度公式是电化学领域中的重要概念，主要用于评估催化剂的实际活性表面积对电流的贡献。以下是分步解释： --- ### 1. **ECSA的基本定义** ECSA（Electrochemically Active Surface Area）表示电极材料中实际参与电化学反应的活性表面积，通常远小于材料的几何面积。其核心思想是将电流密度归一化到活性表面积，以便更公平地比较不同催化剂的性能。 --- ### 2. **ECSA的计算方法（以氢吸附/脱附法为例）** ECSA通常通过循环伏安法（CV）测量氢吸附/脱附电荷来计算： 1. **测量电荷量**：在CV曲线中，氢脱附区域的电荷量 $Q_H$（单位：C）可通过积分得到。 2. **计算ECSA**： $$ \text{ECSA} = \frac{Q_H}{q_{\text{ref}} \cdot m} $$ - $q_{\text{ref}}$：单层氢吸附的参考电荷密度（通常取 $210\ \mu\text{C/cm}^2$） - $m$：催化剂负载量（单位：g） --- ### 3. **ECSA电流密度公式** 将电流 $I$ 归一化到ECSA，得到ECSA电流密度 $j_{\text{ECSA}}$： $$ j_{\text{ECSA}} = \frac{I}{\text{ECSA}} $$ - **物理意义**：单位活性表面积上通过的电流，反映催化剂的本质活性。 --- ### 4. **与几何面积电流密度的区别** - **几何面积电流密度**：$j_{\text{geo}} = I/A_{\text{geo}}$，仅考虑电极的宏观面积。 - **ECSA电流密度**：$j_{\text{ECSA}}$ 更真实地反映催化剂活性位点的效率。 --- ### 5. **应用示例（氧还原反应，ORR）** 假设某催化剂的ECSA为 $50\ \text{m}^2/\text{g}$，在0.9 V（vs. RHE）下测得电流 $I = 10\ \text{mA}$，则： $$ j_{\text{ECSA}} = \frac{10\ \text{mA}}{50\ \text{m}^2/\text{g}} = 0.2\ \text{mA/cm}^2 $$ --- ### 6. **注意事项** - **测量方法影响**：ECSA的准确性依赖于氢吸附法、CO剥离法或双层电容法等方法的选择。 - **单位一致性**：需统一电流（A）、电荷（C）、面积（cm²）的单位。 --- 通过ECSA电流密度公式，研究者能更科学地评估催化剂的活性，避免因材料形貌差异导致的误判。
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