November 2018
Intermediate to advanced
272 pages
6h 51m
Japanese
book
エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算
by Juan Nunez-Iglesias, Stéfan van der Walt, Harriet Dashnow, 山崎 邦子, 山崎 康宏
Content preview from エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算
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150
6 章 SciPy で行う線形代数
の変数や定数にはボールド体を使わず
m
や
n
のように表します。
Python
のコードではその方法で
識別できないので、文脈に頼ってスカラーとベクトルを区別することになります。
6.2
グラフのラプラシアン行列
本書ではグラフを「
3
章
ndimage
を使った画像領域のネットワーク」で取り上げました。そこ
では、エッジで接続するノードとして画像領域を表現しました。しかし、用いたのは、グラフを閾
値でふるいにかけ、特定の値を超えたエッジを除去するという、非常に単純な解析手法でした。閾
値でふるいにかける手法は、単純な事例ではうまくいきますが、いとも簡単に失敗することもあり
ます。失敗は、たった
1
つの値が閾値の間違った側に含まれるだけで起きるのです。
例えば、戦争をしていて、味方の軍と川一本をはさんで敵陣が野営しているとしましょう。敵を
孤立させるため、川に架かる橋を全部爆破することにします。諜報機関によると、川に架かる橋
1
本につき爆破に
t kg
の
TNT
が必要ですが、自陣内の橋は
t
＋
1 kg
に耐えられます。
3
章を読んで
いたあなたは、兵士達にその地域にあるすべての橋を
t kg
の
TNT
で起爆するように命じるかもし
れません。しかし、もし諜報機関の情報が、川に架かる橋のうちたった
1
本について間違ってい
たとしたら、そしてその橋が破壊されずに残ったとしたら、敵軍が進撃してくることができます。
そうなれば一大事です！
そこで、本章では、線形解析に基づいた、「グラフ解析」という別のアプローチを探っていきま ...
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