6、图结构探索与属性图项目搭建

图结构探索与属性图项目搭建

在图数据处理领域,我们可以借助不同的工具和技术来构建、查询和分析图结构。下面将详细介绍如何使用 libgraph 构建和查询图,以及如何创建一个基于 Neo4j 的属性图项目。

1. 使用 libgraph 构建和查询图

libgraph 是一个用于处理图结构的Elixir包,我们可以使用它进行图的构建、子图提取和基本查询。

1.1 子图提取与图信息查询

可以使用 Graph.subgraph/2 函数提取子图,并使用 Graph.info/1 函数查询图和子图的信息。

iex> g1 = Graph.subgraph(g, nodes)
#Graph<type: directed, vertices: [:graphql_apis, :adopting_elixir, ...]>
iex> Graph.info(g)
%{num_edges: 17, num_vertices: 14, size_in_bytes: 7072, type: :directed}
iex> Graph.info(g1)
%{num_edges: 13, num_vertices: 10, size_in_bytes: 4608, type: :directed}
1.2 基本图查询

可以使用

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现算法改进研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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