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基于松弛的多级超图划分粗化。 (英语) Zbl 1419.05160号

摘要:受多尺度原理启发的多级划分方法是最强大的实用超图划分求解器。超图划分在科学计算到数据科学等学科中有许多应用。本文在超图上引入代数距离的概念,并证明了它在多级超图划分求解器的粗化阶段作为算法组件的使用。代数距离是一种顶点距离度量,它扩展了超边权重,以捕获顶点的局部连通性,这对于超图粗化方案至关重要。通过对一组不同问题的大量计算实验,证明了所提度量和相应粗化方案的实际有效性。最后,我们提出了一个超图划分问题的基准,以比较其他求解器的质量。

MSC公司:

05年6月15日 Hypergraphs(Hypergraph)
05C70号 具有特殊属性的边子集(因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等)
05C85号 图形算法(图论方面)
90C06型 数学规划中的大尺度问题
90立方厘米35 涉及图形或网络的编程
65M55型 多重网格方法;涉及偏微分方程的初值和初边值问题的区域分解
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