visual-learning

グラフ理論 インタラクティブ可視化

「頂点と辺のつながり方」が決める構造を、頂点をドラッグ・クリックして体感できる POC 集。 彩色・一筆書き・平面性から、マッチング・中心性・ランダムグラフの相転移までを扱います。

visual-learning シリーズ:情報系アルゴリズム・線形代数・数学を含む全分野は シリーズ一覧 からたどれます。最短路・MST などのアルゴリズム手順は 情報系アルゴリズム 側にあり、本分野はグラフの構造・性質に焦点を当てます。

構造と不変量

次数

握手補題と次数列

辺を足すと両端の次数が+1。Σ次数=2E、奇数次数の頂点数は偶数。

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平面性

平面グラフとオイラーの公式

頂点・辺・面を数え、V−E+F=2 を確認。辺を1本足すと面が1つ増える。

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同型

グラフ同型(同じ構造を見抜く)

2つのグラフの頂点を対応づけて同型か判定。次数列など不変量を比較。

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彩色と路

彩色

グラフ彩色(隣接は別色)

頂点クリックで色を変更、競合辺を検出。貪欲彩色と彩色数、平面の四色定理。

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一筆書き

オイラー路(一筆書きの条件)

各頂点の次数の偶奇から一筆書き可否を判定。ケーニヒスベルクの橋も。

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ハミルトン

ハミルトン閉路(全頂点を1回)

頂点クリックで巡回路を作り、ハミルトン閉路か判定。全探索で有無も。

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マッチング・中心性・ランダム

マッチング

二部グラフと最大マッチング

増加道で最大マッチングを増やす。ホールの結婚定理で完全マッチング条件。

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中心性

中心性と PageRank

頂点サイズ∝中心性。PageRankはべき乗反復するランダムサーファー。

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ランダムグラフ

ランダムグラフと巨大連結成分

Erdős–Rényi G(n,p)。pを上げると相転移して巨大連結成分が現れる。

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