Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "directed graph" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Visualisation of concurrent processes
Autorzy:
Mikulski, Ł
Piątkowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205775.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
concurrency
partial order
Hasse diagram
directed acyclic graph
linearisation
Mazurkiewicz traces
Opis:
Mazurkiewicz traces are a widely used model for describing the languages of concurrent systems computations. The causal structure of atomic actions occurring in a process modeled as a trace generates a partial order. Hasse diagrams of such order are very common structures used for presentation and investigation in the concurrency theory, especially from the behavioural perspective. We present effective algorithms for Hasse diagrams construction and transformation. Later on, we use them for enumeration of all linearisations of the partial order that represents a concurrent process. Additionally, we attach the flexible visual implementation of all considered Algorithms.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2013, 42, 3; 699-725
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Learning causal theories with non-reversible MCMC methods
Autorzy:
Krajewska, Antonina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2183467.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
Bayesian inference
causal systems
directed acyclic graph
MCMC
non-reversible Markov processes
search and score methods
Opis:
Causal laws are defined in terms of concepts and the causal relations between them. Following Kemp et al. (2010), we investigate the performance of the hierarchical Bayesian model, in which causal systems are represented by directed acyclic graphs (DAGs) with nodes divided into distinct categories. This paper presents two non-reversible search and score algorithms (Q1 and Q2) and their application to the causal learning system. The algorithms run through the pairs of class-assignment vectors and graph structures and choose the one which maximizes the probability of given observations. The model discovers latent classes in relational data and the number of these classes and predicts relations between objects belonging to them. We evaluate its performance on prediction tasks from the behavioural experiment about human cognition. Within the discussed approach, we solve a simplified prediction problem when object classification is known in advance. Finally, we describe the experimental procedure allowing in-depth analysis of the efficiency and scalability of both search and score algorithms.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2021, 50, 3; 323--361
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies