ผลต่างระหว่างรุ่นของ "Sgt/lecture6"

จาก Theory Wiki
ไปยังการนำทาง ไปยังการค้นหา
(หน้าที่ถูกสร้างด้วย '<noinclude>{{Sgt/เนื้อหา}}</noinclude> {{หัวคำบรรยาย|Spectral graph theory}}')
 
 
(ไม่แสดง 4 รุ่นระหว่างกลางโดยผู้ใช้คนเดียวกัน)
แถว 1: แถว 1:
 
<noinclude>{{Sgt/เนื้อหา}}</noinclude>
 
<noinclude>{{Sgt/เนื้อหา}}</noinclude>
 
{{หัวคำบรรยาย|Spectral graph theory}}
 
{{หัวคำบรรยาย|Spectral graph theory}}
 +
 +
สัปดาห์นี้ เราเรียนรู้ถึงการนำ linear algebra ไปใช้แก้ปัญหาทางฟิสิกส์
 +
 +
ให้ weighted undirected graph G = (V,E) ขนาด n nodes m edges แทนวงจรไฟฟ้า โดยให้ node แทนจุดต่างๆในวงจร<br/>
 +
และ edge (u,v) แทนตัวต้านทาน โดยน้ำหนักของ edge เท่ากับ 1/ความต้านทาน
 +
 +
นิยาม Matrix 4 matrices ดังนี้
 +
 +
1. U เป็น m*n เมทริกซ์ โดยสำหรับทุก edge (x,y) , U(x,y) = 1 และ U(y,x) = -1
 +
 +
2. W เป็น m*m diagonal เมทริกซ์ โดย W(x,x) คือน้ำหนักของ edge ที่ x
 +
 +
3. <math>\bar{v}</math> เป็น vector ขนาด n โดย <math>\bar{v}(x)</math> คือศักย์ไฟฟ้า ณ node x
 +
 +
4. i เป็น vector ขนาด m โดย i(x) คือกระแสไฟฟ้าที่ไหลบน edge ที่ i
 +
 +
จะได้ว่า <math>i = WU\bar{v}</math>
 +
 +
จากกฎทางไฟฟ้าทำให้ได้ว่า ณ จุดใดๆของวงจร กระแสไฟฟ้าเข้าจะเท่ากับกระแสไฟฟ้าออก
 +
 +
และเพื่อให้เข้าใกล้การใช้งานจริงมากยิ่งขึ้น เราจะนิยามเวคเตอร์ <math>i_{ext}</math> โดย ค่าของเวคเตอร์นี้ที่โหนดใดๆ
 +
หมายถึงค่าของกระแส ที่ไหลเข้า/ออก จากกราฟ โดยผ่านโหนดนั้นๆ
 +
 +
จะเห็นว่า <math>i_{ext} = U^Ti = U^TWUv</math> ซึ่ง laplacian ของ G นั้น มีค่าดังนี้
 +
 +
<math>L_G = U^TWU</math> จึงสามารถเขียนได้ในรูป <math>i_{ext} = L_Gv</math>
 +
 +
ถ้าให้ <math>L^+</math> เป็น pseudo-inverse ของ L เราจะสามารถหา effective resistance ระหว่างจุด a,b ของกราฟ G ได้ด้วยสมการ
 +
 +
<math>i_{ext}L^+i_{ext}</math> เมื่อกำหนดให้ <math>i_{ext}(a) = 1,i_{ext}(b) = -1</math> และเป็นศูนย์ที่จุดอื่น

รุ่นแก้ไขปัจจุบันเมื่อ 16:40, 21 เมษายน 2558

Spectral Graph Theory

  1. บทนำและทบทวนพีชคณิตเชิงเส้น (ณัฐวุฒิ)
  2. คุณสมบัติของ Eigenvalue ต่อกราฟ (ธานี,ณัฐวุฒิ)
  3. คุณสมบัติของ Eigenvalue ต่อกราฟ[2] (ภัทร)
  4. คุณสมบัติของ Eigenvalue ลำดับที่สองบนกราฟต่างๆ (ธานี)
  5. Cheeger Inequality (ศุภชวาล)
  6. การทดลอง Cheeger Inequality และ Effective Resistance (ธานี)
  7. Random Walks และ Psuedo Random Generator (ศุภชวาล)
  8. Psuedo Random Generator[2] (ภัทร)
  9. Coding Theory และ Expander code (ธานี)
  10. Expander graph from Linear coding (ภัทร)
  11. Chebyshev polynomial (ศุภชวาล)
  12. Preconditioning (ธานี)

แก้ไขกล่องนี้ • แก้ไขสารบัญ

บันทึกคำบรรยายวิชา Spectral graph theory นี้ เป็นบันทึกที่นิสิตเขียนขึ้น เนื้อหาโดยมากยังไม่ผ่านการตรวจสอบอย่างละเอียด การนำไปใช้ควรระมัดระวัง

สัปดาห์นี้ เราเรียนรู้ถึงการนำ linear algebra ไปใช้แก้ปัญหาทางฟิสิกส์

ให้ weighted undirected graph G = (V,E) ขนาด n nodes m edges แทนวงจรไฟฟ้า โดยให้ node แทนจุดต่างๆในวงจร
และ edge (u,v) แทนตัวต้านทาน โดยน้ำหนักของ edge เท่ากับ 1/ความต้านทาน

นิยาม Matrix 4 matrices ดังนี้

1. U เป็น m*n เมทริกซ์ โดยสำหรับทุก edge (x,y) , U(x,y) = 1 และ U(y,x) = -1

2. W เป็น m*m diagonal เมทริกซ์ โดย W(x,x) คือน้ำหนักของ edge ที่ x

3. เป็น vector ขนาด n โดย คือศักย์ไฟฟ้า ณ node x

4. i เป็น vector ขนาด m โดย i(x) คือกระแสไฟฟ้าที่ไหลบน edge ที่ i

จะได้ว่า

จากกฎทางไฟฟ้าทำให้ได้ว่า ณ จุดใดๆของวงจร กระแสไฟฟ้าเข้าจะเท่ากับกระแสไฟฟ้าออก

และเพื่อให้เข้าใกล้การใช้งานจริงมากยิ่งขึ้น เราจะนิยามเวคเตอร์ โดย ค่าของเวคเตอร์นี้ที่โหนดใดๆ หมายถึงค่าของกระแส ที่ไหลเข้า/ออก จากกราฟ โดยผ่านโหนดนั้นๆ

จะเห็นว่า ซึ่ง laplacian ของ G นั้น มีค่าดังนี้

จึงสามารถเขียนได้ในรูป

ถ้าให้ เป็น pseudo-inverse ของ L เราจะสามารถหา effective resistance ระหว่างจุด a,b ของกราฟ G ได้ด้วยสมการ

เมื่อกำหนดให้ และเป็นศูนย์ที่จุดอื่น