論文の概要: Graph Theory Applications in Advanced Geospatial Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03249v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 15:47:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:17:49.307400
- Title: Graph Theory Applications in Advanced Geospatial Research
- Title(参考訳): 地理空間研究におけるグラフ理論の応用
- Authors: Surajit Ghosh, Archita Mallick, Anuva Chowdhury, Kounik De Sarkar
- Abstract要約: 本技術報告では,地理空間科学におけるグラフ理論アルゴリズムの適用について検討する。
ネットワーク分析、空間接続、地理情報システム、その他の空間問題解決シナリオにおけるそれらの役割を強調している。
このレポートは、現実世界の地理空間的課題と機会に対処する上で、グラフ理論の実践的重要性に関する洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geospatial sciences include a wide range of applications, from environmental
monitoring transportation to infrastructure planning, as well as location-based
analysis and services. Graph theory algorithms in mathematics have emerged as
indispensable tools in these domains due to their capability to model and
analyse spatial relationships efficiently. This technical report explores the
applications of graph theory algorithms in geospatial sciences, highlighting
their role in network analysis, spatial connectivity, geographic information
systems, and various other spatial problem-solving scenarios. It provides a
comprehensive idea about the key concepts and algorithms of graph theory that
assist the modelling processes. The report provides insights into the practical
significance of graph theory in addressing real-world geospatial challenges and
opportunities. It lists the extensive research, innovative technologies and
methodologies implemented in this field.
- Abstract(参考訳): 地理空間科学(geospatial sciences)には、環境監視輸送からインフラ計画、位置ベースの分析やサービスまで、幅広い応用が含まれている。
数学におけるグラフ理論のアルゴリズムは、空間的関係を効率的にモデル化し分析する能力から、これらの領域において欠かせないツールとして登場してきた。
本稿では,地理空間科学におけるグラフ理論アルゴリズムの適用について検討し,ネットワーク解析,空間接続性,地理情報システム,その他の空間問題解決シナリオにおけるその役割を明らかにする。
モデリングプロセスを支援するグラフ理論の重要な概念とアルゴリズムに関する包括的なアイデアを提供する。
本報告は,実世界の地理空間的課題と機会に取り組む上でのグラフ理論の実際的意義に関する洞察を提供する。
この分野での広範な研究、革新的技術、方法論を列挙している。
関連論文リスト
- GeoAI Reproducibility and Replicability: a computational and spatial perspective [3.46924652750064]
本稿では,このトピックを計算的,空間的両面から詳細に分析することを目的とする。
まず,GeoAI研究を再現するための主要な目標,すなわち検証(再現性),類似あるいは新しい問題の解法(再現性)の学習と適応,研究成果の一般化可能性(再現性)について検討する。
次に、GeoAI研究におけるR&Rの欠如の原因となる要因について、(1)トレーニングデータの選択と使用、(2)GeoAIモデル設計、トレーニング、デプロイメント、推論プロセスに存在する不確実性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T19:43:16Z) - AceMap: Knowledge Discovery through Academic Graph [90.12694363549483]
AceMapは学術グラフによる知識発見のために設計された学術システムである。
本稿では,AceMapデータベースを構築するための高度なデータベース構築手法を提案する。
AceMapは、学術的アイデアの進化をトレースするなど、高度な分析機能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T01:17:56Z) - A Survey of Geometric Graph Neural Networks: Data Structures, Models and
Applications [67.33002207179923]
本稿では、幾何学的GNNに関するデータ構造、モデル、および応用について調査する。
幾何学的メッセージパッシングの観点から既存のモデルの統一的なビューを提供する。
また、方法論開発と実験評価の後の研究を促進するために、アプリケーションと関連するデータセットを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T12:13:04Z) - Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond [68.35562541338865]
ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。
基礎モデルがグラフ機械学習研究者を一般化し、適応させる能力は、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。
本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T09:31:21Z) - A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。
このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T09:58:57Z) - A Survey on Spatial and Spatiotemporal Prediction Methods [4.353444564058085]
本稿では,空間時間予測の原理と手法を体系的に検討する。
我々は、それらが対処する主要な課題によって分類された方法の分類を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-24T18:17:35Z) - Graph Signal Processing for Geometric Data and Beyond: Theory and
Applications [55.81966207837108]
グラフ信号処理(GSP)は、不規則な領域に存在する処理信号を可能にする。
GSP法は、幾何データとグラフの接続をブリッジすることで、統一的に幾何データに対する手法である。
最近開発されたグラフニューラルネットワーク(GNN)は、GSPの観点からこれらのネットワークの動作を解釈している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T03:20:16Z) - Graph signal processing for machine learning: A review and new
perspectives [57.285378618394624]
本稿では,GSPの概念とツール,例えばグラフフィルタや変換による新しい機械学習アルゴリズム開発への重要な貢献について概説する。
本稿では,データ構造とリレーショナル事前の活用,データと計算効率の向上,モデル解釈可能性の向上について論じる。
我々は,応用数学と信号処理の橋渡しとなるGSP技術と,他方の機械学習とネットワーク科学の橋渡しとなる新たな視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T13:21:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。