RANDOM GRAPH на Русском - Русский перевод

• случайный граф
• случайном графе
• случайного графа
• случайным графом

Примеры использования Random graph на Английском языке и их переводы на Русский язык

Thus appear random graphs H n, p.
Возникают случайные графы H n, p.

Random networks are often described using Erdos-Renyi model of random graph Gn, p.
Для описания случайных сетей используется модель случайного графа Эрдеша- Реньи Gn, p.

Different random graph models produce different probability distributions on graphs..
Различные модели случайных графов дают различные распределения вероятностей на графе.

Almost every sufficiently sparse random graph is pseudoforest.
Почти любой достаточно редкий случайный граф является псевдолесом.

Given a random graph of n{\displaystyle n} nodes and an average degree⟨ k⟩{\displaystyle\langle k\rangle.
Пусть дан случайный граф с n вершинами и средней степенью⟨ k⟩{\ displaystyle\ langle k\ rangle.

Every bipartite graph is of class 1, and almost all random graphs are of class 1.
Любой двудольный граф имеет класс 1 и почти все случайные графы имеют класс 1.

In mathematics, random graph is the general term to refer to probability distributions over graphs..
В математике случайный граф- это общий термин для обозначения вероятностного распределения графов..

The spectral density of BA model has a different shape from the semicircular spectral density of random graph.
Форма спектральной плотности модели БА отличается от полукруглой спектральной плотности случайного графа.

However, for c> 1/2, almost every random graph with cn edges has a large component that is not unicyclic.
Однако для c> 1/ 2 почти любой случайный граф с cn ребрами имеет большую компоненту, не являющуюся одноцикловой.

In particular, the moment the last isolated vertex vanishes in almost every random graph, the graph becomes connected.
В частности, в момент, когда исчезает последняя изолированная вершина, почти во всех случайных графах, граф становится связным.

Let n be very large and consider a random graph G on n vertices, where every edge in G exists with probability p n1/g-1.
Рассмотрим случайный граф G{\ displaystyle G} с n{\ displaystyle n} вершинами, где каждое ребро в G{\ displaystyle G} существует с вероятностью p n1/ g- 1.

In this article, the maximal size of c-dense subgraph almost surely included in random graph G(n, 1/2) was evaluated.
В настоящей статье приводятся оценки максимального размера с- плотного подграфа, асимптотически почти наверно содержащегося в случайном графе Gn, 1/ 2.

Graph theory Complex network Scale-free network Random graph Structural cut-off Barabási, A.-L. and R. Albert, Science 286, 509 1999.
Теория графов Комплексные сети Безмасштабная сеть Случайный граф Структурный срез Barabási, A.- L. and R. Albert, Science 286, 509 1999.

The researcher plans to test these hypotheses by Quadratic Assignment Procedure and Exponential Random Graph model.
Данные гипотезы предполагается проверить с помощью таких методов как Quadratic Assignment Procedure( аналог регрессионного анализа) и Exponential Random Graph model.

Another model, which generalizes Gilbert's random graph model, is the random dot-product model.
Другая модель, обобщающая модель Гильберта случайного графа,- это модель случайного скалярного произведения.

A universal graph of this type was first constructed by Richard Rado and is now called the Rado graph or random graph.
Универсальный граф этого типа первым построил Р. Радо и этот граф теперь называется графом Радо или случайным графом.

Decomposition elements relation design is been modeled as connected random graph construction process by Erdosh-Renyi model.
Проектирование связей между элементами декомпозиции моделируется как процесс построения связного случайного графа в модели Эрдеша- Реньи.

The existence of a property on a random graph can often imply, via the Szemerédi regularity lemma, the existence of that property on almost all graphs..
Существование свойства на случайных графах могут часто иметь следствием, по лемме регулярности Семереди, существование этого свойства почти для всех графов.

We consider the problem of finding large hidden clique in random graph and it's analog for bipartite graphs..
Задача о нахождении большой" спрятанной" клики в случайном графе и ее аналог для двудольных графов являются объектами рассмотрения в данной заметке.

International Laboratory for Applied Network Research is delighted to invite applications for its fifth summer school,"Theory and methods of Exponential Random Graph Modeling.
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа приглашает на свою летнюю школу« THEORY AND METHODS OF EXPONENTIAL RANDOM GRAPH MODELING».

The critical probability p is defined as the unique p such that a random graph G(n, p) possesses this property with probability equal to 1/2.
Критическая вероятность p определяется как единственное p, такое что случайный граф G( n, p) обладает этим свойством с вероятностью 1/ 2.

A random graph G(n, p) is a graph on n vertices where each edge is chosen to be present with probability p independent of all the other edges.
Случайный граф G( n, p)- это граф с n вершинами, в котором каждое ребро присутствует с вероятностью p и наличие/ отсутствие ребра не зависит от всех остальных ребер.

Renyi initiated the study of the binomial model of a random graph G( n, p), in which edges on n vertices are drawn independently, each with probability p.
Реньи начали изучать биномиальную модель случайного графа G( n, p), в которой ребра графа на n вершинах возникают взаимно независимо с одной и той же вероятностью p.

If instead we start with an infinite set of vertices, and again let every possible edge occur independently with probability 0< p< 1, then we get an object G called an infinite random graph.
Если же начинать с бесконечного множества вершин и выбирать каждое возможное ребро независимо с вероятностью< p< 1, получится объект G, называемый бесконечным случайным графом.

Thus any countably infinite random graph is almost surely the Rado graph, which for this reason is sometimes called simply the random graph.
Таким образом, любой счетный бесконечный граф почти достоверно является графом Радо, который по этой причине иногда называют просто случайным графом.

The actual form has a double logarithmic correction and goes as ℓ∼ ln⁡ N ln⁡ ln⁡ N.{\displaystyle\ell\sim{\frac{\ln N}{\ln\ln N}}.} The BA model has a systematically shorter average path length than a random graph.
Точная форма имеет двойную логарифмическую поправку и выглядит, как ℓ∼ ln⁡ N ln⁡ ln⁡ N.{\ displaystyle\ ell\ sim{\ frac{\ ln N}{\ ln\ ln N}}.} Модель БА имеет систематически более короткий средний путь, нежели случайный граф.

See especially Corollary 24, pp. 120, for a bound on the number of vertices belonging to unicyclic components in a random graph, and Corollary 19, pp. 113, for a bound on the number of distinct labeled unicyclic graphs..
См., в частности, следствие 24, на стр. 120, о границе числа вершин, принадлежащих одноцикловым компонентам в случайном графе, и следствие 19, стр. 113, о границе числа различных помеченных одноцикловых графов.

With high probability, for a random graph in which the ratio of the number of edges to the number of vertices is bounded below 1/2, the graph is a pseudoforest and the cuckoo hashing algorithm succeeds in placing all keys.
С высокой степенью вероятности для случайного графа, в котором отношение числа ребер к числу вершин ограничено сверху 1/ 2, граф является псевдолесом и алгоритм кукушкиного хеширования располагает успешно все ключи.

Its practical applications are found in all areas in which complex networks need to be modeled- a large number of random graph models are thus known, mirroring the diverse types of complex networks encountered in different areas.
Случайные графы нашли практическое применение во всех областях, где нужно смоделировать сложные сети- известно большое число случайных моделей графов, отражающих разнообразные типы сложных сетей в различных областях.

Given a random graph G of order n with the vertex V(G){1,…, n}, by the greedy algorithm on the number of colors, the vertices can be colored with colors 1, 2,… vertex 1 is colored 1, vertex 2 is colored 1 if it is not adjacent to vertex 1, otherwise it is colored 2, etc.
Если задан случайный граф G порядка n с вершинами V( G){ 1,…, n}, раскраску можно получить с помощью жадного алгоритма вершина 1 выкрашивается цветом 1, вершина 2 получает цвет 1 если она не смежна 1, в противном получает цвет 2, и так далее.