Tree 从树图计算拉普拉斯函数和特征值/向量
背景：我目前正在为ANN开发拓扑搜索算法（主要受NEAT算法的增强操作启发）。我最近发现了苦甜邻接矩阵作为图的稀疏表示，它对于使用向量化操作在图中查找圈和合理分区似乎非常有用 我的问题：是否存在一种内存有效的算法来执行谱图操作，例如使用树形图表示计算拉普拉斯函数和特征值/向量 当前解决方法：我能看到的唯一方法是遍历树并为计算构建中间邻接矩阵，然后将结果返回到节点/边。但这仍然需要节点^2的空间。任何建议的研究主题或解决方案都将不胜感激Tree 从树图计算拉普拉斯函数和特征值/向量,tree,graph-algorithm,adjacency-matrix,eigenvalue,eigenvector,Tree,Graph Algorithm,Adjacency Matrix,Eigenvalue,Eigenvector,背景：我目前正在为ANN开发拓扑搜索算法（主要受NEAT算法的增强操作启发）。我最近发现了苦甜邻接矩阵作为图的稀疏表示，它对于使用向量化操作在图中查找圈和合理分区似乎非常有用 我的问题：是否存在一种内存有效的算法来执行谱图操作，例如使用树形图表示计算拉普拉斯函数和特征值/向量 当前解决方法：我能看到的唯一方法是遍历树并为计算构建中间邻接矩阵，然后将结果返回到节点/边。但这仍然需要节点^2的空间。任何建议的研究主题或解决方案都将不胜感激