图划分英文解释翻译、图划分的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 graphic partitioning

分词翻译：

图的英语翻译：

chart; drawing; fig.; map; plot; picture; intention; attempt; plan
【计】 diagram; graphtyper
【化】 diagram
【医】 chart; column diagram; diagram; graph; map; picture; schema; scheme
sheet

划分的英语翻译：

divide; plot; carve up; compartmentalize; measure off
【计】 partitioning

专业解析

图划分的详细解释（汉英词典角度）

图划分（Graph Partitioning）是图论（Graph Theory）和计算机科学中的一个核心概念，指将一个图（Graph）的顶点集（Vertex Set）或边集（Edge Set）分割成若干个互不相交的子集的过程。其核心目标通常是将一个复杂的大图分解成规模更小、结构更简单或满足特定约束条件（如子图间连接边数量最少、子图规模均衡）的子图（Subgraphs），以便于分析、处理或并行计算。

详细含义解析：

基本定义与目标：
- 中文释义：图划分指依据特定规则（如最小化切割边、均衡子图大小）将图的顶点或边分割成若干部分（块/子域）。
- 英文释义： Graph partitioning involves dividing the vertices (or edges) of a graph into a number of non-overlapping subsets (partitions/domains), often with the objectives of minimizing the number of edges crossing between partitions (edge cut) and balancing the size (e.g., number of vertices or edges) of each partition.
- 核心目标：最小化子图间的连接（切割边，Cut Edges），同时保持各子图规模大致相等（负载均衡，Load Balancing）。
划分依据与类型：
- 顶点划分（Vertex Partitioning）：最常见的形式。将顶点集 $V$ 划分为 $k$ 个互不相交的子集 $V_1, V_2, ..., V_k$（即 $V_1 cup V_2 cup ... cup V_k = V$ 且 $V_i cap V_j = emptyset$ for $i eq j$）。切割边是指那些连接不同子集 $V_i$ 和 $V_j$ 中顶点的边。目标是使切割边数量最小化且各 $|V_i|$ 大致相等。
- 边划分（Edge Partitioning）：将边集 $E$ 划分为 $k$ 个互不相交的子集 $E_1, E_2, ..., E_k$。一个顶点可能关联属于不同子集的边（即顶点被复制到多个分区）。目标常是均衡各子集的边数并最小化顶点副本数或通信开销。
- 常见划分类型：包括二分（Bipartitioning，k=2）、k分（k-way Partitioning）、社区发现（Community Detection，侧重寻找内部连接紧密的子图）、划分/覆盖（Partitioning/Covering，子集可相交）等。
关键应用场景：
- 并行计算：将大规模计算任务对应的图数据划分到不同处理器上，最小化处理器间的通信（对应切割边）。
- VLSI 物理设计：在芯片布局布线中，将电路网表划分到不同的芯片区域或模块。
- 数据聚类与分类：识别社交网络中的社区、对网页或文档进行聚类。
- 图像分割：将图像像素视为图的顶点，根据相似性进行划分，分割出不同区域或对象。
- 网络优化：优化数据中心网络、交通网络、电力网络的布局与流量分配。

权威参考来源：

《算法导论》（Introduction to Algorithms）: Cormen, Leiserson, Rivest, Stein 著。图论章节包含图划分基础算法（如KL算法）的经典论述。 (标准教材)
IEEE Transactions on Computers / Parallel and Distributed Systems: 常刊登高性能计算中图划分算法与应用的前沿研究论文。 (学术期刊)
SIAM Journal on Scientific Computing: 发表科学计算领域的高影响力论文，涵盖图划分在数值计算中的应用。 (学术期刊)
Wolfram MathWorld - Graph Partition: 提供图划分的数学定义和基础概念解释。 (数学百科全书)
Stanford CS267 - Applications of Parallel Computers: 课程材料详细讨论图划分在并行计算中的作用和算法。 (知名大学课程资源)

网络扩展解释

图划分（Graph Partitioning）是一种将图结构数据分解为多个子图的技术，其核心目标是通过优化子图内外的连接关系，提升数据处理效率或揭示隐藏的结构信息。以下是详细解释：

1.定义与目标

图划分指将图的节点或边分割到不同的分区中，通常需满足以下目标：

均匀性：各分区的数据量尽量均衡，避免负载倾斜（如分布式计算场景）；
最小化跨分区连接：减少不同子图间的边或节点交互，从而降低通信开销或提高算法效率。

2.主要应用领域

分布式计算：作为大规模图处理的基础，将图数据分配到多台机器并行计算；
社交网络分析：识别社区结构（社区检测），揭示用户群体特征；
图像分割与路径规划：在计算机视觉和交通网络优化中，用于区域划分或最短路径预处理。

3.常见算法与技术

社区检测：基于节点连接密度自动发现紧密关联的子图；
层次聚类：通过递归划分或合并节点生成分层结构；
动态图划分：针对实时变化的图数据（如社交网络更新），研究高效的重划分方法。

4.挑战与发展

动态性处理：大规模动态图的实时划分需平衡效率与准确性；
多目标优化：同时满足负载均衡、通信成本最小化等复杂需求。

图划分通过结构化分解复杂图数据，支撑了从分布式计算到社会网络分析的多领域应用。其核心价值在于提升计算效率与挖掘潜在模式，未来研究将更聚焦于动态场景的适应性和多维度优化。