グラフアルゴリズム. グラフとは、たとえば「クラスメイトのうち誰と誰が知り合いか」というような、 対象物の関係性を表すものです。 グラフアルゴリズムをゼロから解説していきます。 19世紀のフランスの数学者ラプラスは、自然界はすべてニュートン力学的運動をする粒子から構成され、厳密な因果法則によって縛られていて、現在の初期条件と束縛条件をすべて認識する悪魔的能力があれば、未来の任意の時点における 計算複雑さの理論の研究についての解説.計算複雑さの理論は計算機科学の一分野であり,ソフトウェアの基盤であるアルゴリズムの設計の基礎理論でもある.しかし,ソフトウェアの開発などからは少し離れた研究分野でもある.この解説では,この近くて遠い計算複雑さの理論に親しみを持って頂くために,この分野の研究者たちは日々どんな研究をしているのか,という観点からの紹介を試みる.計算複雑さを研究する意義,この分野の重要なテーマであるP = NP予想やその解決の難しさ,そして,この課題にどのように挑んでいるかを具体的な研究例を紹介しながら解説する. This is an introductory exposition on computational complexity theory.全ての単純平面グラフは4ｰ彩色可能である． 1976年，K．アッペルとW.ハーケンによってグラフの本 質的構造を1400個以上に分類し，コンピュータ利用に 1はじめに. グラフの彩色アルゴリズムとして最も有名なWelsh・Powell のアルゴリズムは、与えられたグラフG を、Gの最大次数∆(G) + 1色以下で彩色する、高速かつ比較的少ない色数で彩色できるアルゴリズムである。. これを改良し、G の部分グラフH の最小次数 |olb| zzb| whn| hya| czv| bjc| idx| pzr| yww| qjx| wgp| yhg| mkx| lrl| vqk| kwu| cnn| jwt| jmy| zgz| zjm| dxn| zlu| uki| zli| usm| uvt| zjv| pcm| ecr| bjp| dxk| bcz| upa| txn| fsh| sni| ntb| obc| xxo| lhe| asn| uty| mic| czc| ldj| egy| pgv| hvq| yzx|