我们已经在有向图中阅读了有关MST,强连接性,路由等的算法。
最近,人们也一直在研究有向图的动态和容错算法。
但是我想知道下划线图形网络是否是“定向”的实际应用。除了社交网络外,我能想到的所有问题(例如铁路/公路网络,Internet网络等)都只处理无向图。
编辑1:我知道这些可以用于对定向链接的某些场景进行建模,但是我想知道这些场景在现实世界中发生的频率如何,以及研究有向图的容错能力有多重要。
我们已经在有向图中阅读了有关MST,强连接性,路由等的算法。
最近,人们也一直在研究有向图的动态和容错算法。
但是我想知道下划线图形网络是否是“定向”的实际应用。除了社交网络外,我能想到的所有问题(例如铁路/公路网络,Internet网络等)都只处理无向图。
编辑1:我知道这些可以用于对定向链接的某些场景进行建模,但是我想知道这些场景在现实世界中发生的频率如何,以及研究有向图的容错能力有多重要。
Answers:
回想一下,有向图是其中边具有关联方向的图。
使用有向图,您可以表示节点之间的不对称关系,而在无向图中,我们只能表示对称关系。
实际上,使用有向图可以表示:
除了这些经典示例之外,您还可以描述许多其他需要有序关系的现实世界场景(金融贸易,日程安排,传染病,引文,控制流等)[1]。
有向图确实存在。如评论中所述,有向无环图(DAG)特别在许多计算任务(例如代码编译)中非常有用。
同样,值得注意的是,大多数有向图算法可以简单地通过用两个有向边替换每个无向边来在无向情况下使用。试图通过无向图制作有向图的双重方法对于大多数算法都无法实现。
答:从OP中,我推断出该问题实际上与SDG(有向有向图)有关。因此,这是我的答案,其中涉及基本有向图,然后引向SDG。
有向图在工业系统的故障树分析中得到了广泛的应用。在消除故障原因时,请遵循有向图来探索其他可能性。
有向图用于防止节点的适得其反的重新访问,节点已被有效地消除。在故障诊断中,恢复服务的时间通常很关键。在复杂的工业系统中,总是有一个基于时间的并行树,如果在各种时间限制内未纠正故障,则可能导致系统完全关闭。来回走动更有可能导致完全故障,这可能导致恢复操作更加耗时(例如排空水箱和管道以重启精炼厂)。
这就像修剪树枝-尝试查找单个树枝时无需回到树干。
SDG具有附加的属性,可以根据概率或阈值提供指导,以便在遍历树时帮助做出决策。
以下是有关该主题的一本好书的链接,该书名为《工业系统中的故障检测和诊断》(第224页),其中描述了基于SDG的诊断的优点: