用户名/邮箱
登录密码
验证码
看不清?换一张
您好,欢迎访问! [ 登录 | 注册 ]
您的位置:首页 - 最新资讯
Создан комплекс, облегчающий моделирование и тестирование графовых алгоритмов
2025-01-16 00:00:00.0     НАУКА(科学)     原网页

       

       НИЖНИЙ НОВГОРОД, 14 января. /ТАСС/. Специалисты Нижегородского государственного технического университета имени Р. Е. Алексеева разработали программный комплекс, который облегчит задачи моделирования, анализа и тестирования графовых алгоритмов в исследовательских и практических областях, сообщили в Минобрнауки России.

       "В основе программы лежит алгоритм генерации случайных графов с учетом таких параметров, как количество вершин, ориентированность и взвешенность ребер, а также коэффициент ветвления. При этом система автоматически проверяет совместимость заданных настроек, чтобы формируемые структуры корректно отражали сложность и специфику исследуемой предметной области", - говорится в сообщении.

       Отмечается, что данные доступны не только в текстовом формате, но и в виде векторного изображения, что делает процесс анализа и обработки графов более наглядным.

       Разработка может применяться при моделировании сложных систем, тестировании алгоритмов на разнообразных наборах данных, а также в исследованиях по теме графовых нейронных сетей. В министерстве добавили, что использование языка программирования Scala и оптимизация кода позволили добиться компактного размера итоговой сборки - около 12,6 мегабайта, что упрощает интеграцию решения в существующие экосистемы анализа данных.

       По словам разработчиков, актуальность подобного инструмента особенно важна в условиях развития информационных технологий и все более масштабного применения методов анализа больших данных. Программа не только ускоряет научные изыскания и улучшает качество экспериментов, но и служит мощной основой для проверки новых теоретических гипотез. В перспективе ее можно интегрировать в системы поддержки принятия решений в промышленности, логистике, телекоммуникациях и IT-секторе.

       В дальнейшем функционал программы можно расширить за счет интеграции с инструментами машинного обучения и создания дополнительных модулей для анализа графов.

       


标签:综合
关键词: более     программы     не только     анализа     данных     графовых    
滚动新闻