Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Experimentos Relacionados

Un algoritmo de planarización paralela casi óptimo.

Y Takefuji, K C Lee

    Science (New York, N.Y.)
    |September 15, 1989
    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Videos de Conceptos Relacionados

    También podría leer

    Artículos Relacionados

    Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

    Ordenar por
    Same author

    Beyond Parametric Boundaries: Rethinking the Distributed Lag Nonlinear Model in Meteorological Modelling for Oncology Emergencies.

    Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain))·2025
    Same author

    PROCESS guided case series of primary targeted muscle reinnervation and regenerative peripheral nerve interfaces in the prevention of post amputation and phantom limb pain.

    Injury·2025
    Same author

    Chi-square and P-values versus machine learning feature selection.

    Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology·2024
    Same author

    Exploring the impact of dental metal ions.

    British dental journal·2024
    Same author

    Worldwide burnout in dentists.

    British dental journal·2024
    Same author

    Oral health's role in disease prevention.

    British dental journal·2024

    Este estudio introduce un algoritmo de planarización paralela casi óptimo utilizando redes neuronales para incrustar gráficos en un plano. El algoritmo genera de manera eficiente subgráficos planos y los incorpora en tiempo constante, ayudando a diseños de circuitos complejos.

    Área de la Ciencia:

    • Ciencias de la computación Ciencias de la computación
    • Teoría de los Gráficos Teoría de los Gráficos Teoría de los Gráficos
    • La inteligencia artificial es inteligencia artificial.

    Sus antecedentes:

    • La planarización de gráficos es crucial para la automatización del diseño electrónico.
    • Los algoritmos existentes pueden ser computacionalmente intensivos.
    • La incorporación eficiente de gráficos planos es un desafío persistente.

    Objetivo del estudio:

    • Para presentar un algoritmo de planarización paralela casi óptimo.
    • Desarrollar un enfoque basado en redes neuronales para la incorporación de gráficos.
    • Para lograr una complejidad de tiempo constante para la generación y incorporación de subgrafos planos.

    Principales métodos:

    • Utilizó una matriz de red neuronal N x N, donde N representa el número de vértices.

    Videos de Experimentos Relacionados

  • Desarrolló un algoritmo paralelo para la planarización de grafos.
  • Centrado en la generación de subgrafos planos casi máximos.

    • Principales resultados:

    • El algoritmo logra resultados casi óptimos para la planarización.
    • El sistema incorpora con éxito subgráficos planos en un solo plano.
    • Se ha demostrado una complejidad en el tiempo de O(1) para el proceso de incrustación.

    Conclusiones:

    • El algoritmo basado en redes neuronales propuesto ofrece una solución eficiente para la planarización de gráficos.
    • La complejidad en el tiempo O{\displaystyle O} lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real.
    • Aplicable a problemas de múltiples capas como el diseño de placas de circuitos impresos y el enrutamiento VLSI.