그래프이론,graph_theory

aka Ggl:그래프론 ??



TODO
아래 디그리,degree 페이지 없을 때 만들어짐. degree / 디그리,degree 적당한 곳에 삽입

2. 세부분야들

algebraic_graph_theory =,algebraic_graph_theory . algebraic_graph_theory
{
대수적 그래프 이론 (wk)
algebraic graph theory
https://ko.wikipedia.org/wiki/대수적_그래프_이론
https://en.wikipedia.org/wiki/Algebraic_graph_theory
}

3. (가장 중요한) 두 구성요소

node = vertex
vertex
번역들: 정점,
node - node_degree
번역들: 노드,

edge = link
edge
번역들: 에지, 엣지, 간선,


2023-08-31
답이 없나?
버텍스,vertex 노드,node vs 에지,edge 링크,link 가 최선?

4. 기타 graph의 components

graph의 component
graph_component
component
{
성분 ? - 성분,component page exists
요소 ?

rel.
connected_component =,connected_component . connected_component
{
connected component
연결 성분



WpEn:Component_(graph_theory)
"In graph theory, a component of an undirected graph is a connected subgraph that is not part of any larger connected subgraph."
= https://en.wikipedia.org/wiki/Component_(graph_theory)
= https://en.wikipedia.org/wiki/Component_(graph_theory)

... Google:component Naver:component Ndict:component
}


6. 그래프의 성질들? (아닌거 뺄 것)


6.1. connectivity 연결성?

6.2. centrality

centrality =,centrality . centrality
{
번역?
'중심성' (incodom, wpko)
// not in kms as of 2022-11-14 => https://www.kms.or.kr/mathdict/list.html?key=ename&keyword=centrality

대충 - 전체 graph에서 한 node(vertex)의 상대적 위치 관련한 measure로서, 얼마나 '중요한지' '중심에 서 있는지'에 대한?

각 node에 부여되는 수로 나타남? 표현됨?

대표적 측정법에는 연결정도중심성(degree_centrality)과 매개중심성(betweenness_centrality)이 있다.
다양한 측정법이 있으며 두 가지 - closeness_centrality and betweenness_centrality가 가장 많이 사용된다.[1]
방향성이 있어서
  • 내향중심성 in-centrality - ex. 연예인, 정치인처럼 가만히 있어도 주변에 사람이 몰리는. Prestige.
  • 외향중심성 out-centrality - ex. 스스로 많은 사람들과 연결하고자 노력하는. Socialite.
이런 두 가지가 있다.


6.2.1. degree centrality

degree_centrality =,degree_centrality . degree_centrality
{
번역?
연결정도중심성[2]
연결중심성[3]

가장 간단한 (centrality?) 측정법.

WtEn:degree_centrality x 2023-08-20


6.2.4. eigenvector centrality

eigenvector_centrality
{
번역?
고유벡터 중심성[6]

"eigenvector centrality"
}

6.3. weight

가중값,weight
{
VG:가중값,weight
그래프를 시각화할 때 weight를 edge의 굵은 정도로 나타내는 경우가 많다.
}

6.6. sum

graph_sum
{
합,sum
https://mathworld.wolfram.com/GraphSum.html
adjacency_matrix의 값을 단순 덧셈해서 만든 그래프.
}

6.10. cycle

7. 그래프의 종류들

7.1. undirected graph

undirected graph
undirected_graph =,undirected_graph . undirected_graph

7.2. directed graph, digraph

directed graph, digraph
directed_graph

7.3. weighted graph

weighted graph
weighted_graph =,weighted_graph . weighted_graph
{
가중값,weight - VG:가중값,weight
}

7.9. empty graph / null graph

7.10. edgeless graph

edgeless graph
edgeless_graph
vertex는 가질 수 있지만 edge는 가지지 않는 그래프. (wpko)
WpKo:무변_그래프 = https://ko.wikipedia.org/wiki/무변_그래프

7.13. cycle graph

cycle graph
cycle_graph
순환그래프?
Compare: graph_cycle
순환,cycle?
https://mathworld.wolfram.com/CycleGraph.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_graph
-> aka circular_graph
!= cyclic_graph

7.14. cyclic graph

cyclic_graph
https://en.wikipedia.org/wiki/Cyclic_graph
-> disambiguation page.

7.15. butterfly graph = bowtie graph = hourglass graph

butterfly graph = bowtie graph = hourglass graph
butterfly_graph = bowtie_graph = hourglass_graph
{
bowtie_graph hourglass_graph
//wpen: (also called the bowtie graph and the hourglass graph)



7.17. linear graph

linear_graph
WtEn:linear_graph x
Ggl:linear graph
이건 직선 그래프를 뜻하기도 하고(일차함수), path graph(아래)를 뜻하기도 한다.[7]

7.18. path graph

7.21. bipartite graph

7.22. regular graph

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