拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix)也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子,主要应用在图论中,作为一个图的矩阵表示。 给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$,它的拉普拉斯矩阵: $L=D-A ...
首先要区分拉普拉斯算子和拉普拉斯矩阵。 什么是拉普拉斯算子 拉普拉斯算子是 n维 欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为 梯度 f 的 散度 f 。因此如果 f是二阶可微的实函数,则 f的拉普拉斯算子定义为: 只要记住它是二阶微分算子即可。可表示为: 在图像处理中,一般是离散形式的,表示为: 也就是利用如下的卷积核对图像进行处理: 处理后的效果: 作用是使原始的图像细节更为清晰。 什么是拉普拉斯 ...
2020-08-22 22:53 0 924 推荐指数:
拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix)也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子,主要应用在图论中,作为一个图的矩阵表示。 给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$,它的拉普拉斯矩阵: $L=D-A ...
转自:https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356,感谢分享! 在机器学习、多维信号处理等领域,凡涉及到图论的地方,相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关,回想起来也常常一脸懵逼 ...
原文地址:https://www.jianshu.com/p/f864bac6cb7a 拉普拉斯矩阵是图论中用到的一种重要矩阵,给定一个有n个顶点的图 G=(V,E),其拉普拉斯矩阵被定义为 L = D-A,D其中为图的度矩阵,A为图的邻接矩阵。例如,给定一个简单的图,如下(例子 ...
(2020-03-18修正部分错误) 因为傅里叶变换之类的很常用,时间长了不用总会忘记,所以一次性罗列出来权当总结好了。主要参考《信号与线性系统分析》(吴大正),也有的部分参考了复变函数。 \(\d ...
}\)。 但是,如果\(n\)很小,上述公式就不合适了。注意“硬币出现正面的概率是\(\theta\)” ...
拉普拉斯变换 由于古典意义下的傅里叶变换存在的条件是\(f(t)\)除了满足狄拉克雷条件以外,还要在\((-\infty,\infty)\)上绝对可积,许多函数都不满足这个条件。在很多实际问题中,存在许多以时间 \(t\) 为自变量的函数,这些函数根本不需要考虑\(t<0\)的情况 ...
拉普拉斯变换的引入 首先能做的,是对周期函数做傅里叶级数展开,使用复数表达为: 至于为什么能展开成傅里叶级数,工数(高数)并没有说清楚,只给出了一个没有证明的迪利克雷条件,说只要满足该条件就一定能展开。 \[f(t) =\sum\limits_ ...
摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G,它的拉普拉斯矩阵定义为: L ...