
【計】 graphic analysis
圖形分析(Graphic Analysis)在漢英詞典中通常被譯為“graphical analysis”或“visual data analysis”,指通過數學、統計學和計算機技術對圖形、圖像等可視化數據進行解析、建模和解釋的過程。其核心在于将抽象數據轉化為直觀的圖形表達,并從中提取有價值的信息。
從學科交叉角度看,圖形分析結合了計算機圖形學、幾何學和數據科學。例如,《牛津漢英雙解計算機詞典》定義其為“利用算法對二維/三維圖形結構進行特征識别與模式挖掘的技術”。在工程領域,該技術常用于有限元分析中的應力分布可視化;在商業智能中,則通過熱力圖、拓撲圖等工具揭示數據關聯性。
權威文獻表明,現代圖形分析包含三大方法論:1)基于幾何變換的形态學分析(如傅裡葉描述子);2)基于機器學習的特征提取(CNN卷積神經網絡);3)圖論驅動的網絡結構分析。美國計算機協會(ACM)在《圖形學學報》中指出,這些方法已成功應用于醫學影像診斷、自動駕駛環境感知等領域。
參考來源:
“圖形分析”是結合數學、計算機科學和數據科學的多領域交叉方法,其核心是通過分析圖形結構中的節點(實體)和邊(關系)來揭示複雜系統規律。以下從定義、原理和用例三個維度詳細解釋:
基礎概念
圖形(Graph)由節點(vertices)和邊(edges)構成,例如社交網絡中的人與好友關系。圖形分析則研究這些元素之間的連接模式、路徑特征及整體拓撲結構。
數學表達:
$$
G = (V, E) quad text{其中}V text{為節點集合}, E text{為邊集合}
$$
曆史沿革
“圖形”一詞最早可追溯至中國宋代《宋書·禮志四》,指通過圖樣描述物體形狀。現代發展為包含幾何圖形、數據可視化等多元含義。
核心方法
技術實現
常用算法包括廣度優先搜索(BFS)、PageRank等,結合圖數據庫(如Neo4j)實現高效計算。
圖形分析與傳統統計方法的區别在于其更關注關系而非獨立屬性,適用于關聯性強的場景(如傳染病傳播鍊追蹤)。當前技術挑戰包括大規模圖計算效率優化和動态圖實時分析。
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