主要内容

发病率

图入口矩阵

在页面中崩溃

句法

i =发病率（g）

描述

例子

一世=发病率（G）返回图形的稀疏发射矩阵G。如果s和t是源的节点ID和目标节点j边缘G， 然后i（s，j）= -1和i（t，j）= 1。也就是说，每一列的一世指示单个边缘的源和目标节点G。

例子

全部收缩

打开实时脚本

使用边缘列表创建图形，然后计算图形入口矩阵。

s = [1 1 1 1 1];t = [2 3 4 5 6];G =图（S，T）;i =发病率（g）
i =（1,1）-1（2,1）1（1,2）-1（3,2）1（1,3）-1（4,3）1（1,4）-1（5，4）1（1,5）-1（6,5）1

每列一世包含两个非零条目，指示单个边缘的末端节点G。

计算图形laplacian矩阵，l，并确认关系l = i*i'对于无向图。

l = laplacian（g）;l -i*i'
ANS =所有零稀疏：6x6
打开实时脚本

使用边缘列表创建有向图，然后计算入射率矩阵。

s = [1 2 1 3 2 3 3 3];t = [2 1 3 1 3 4 5 6];g = digraph（s，t）
G =具有属性的Digraph：边缘：[8x1表]节点：[6x0表]
i =发病率（g）
i =（1,1）-1（2,1）1（1,2）-1（3,2）1（1,3）1（2,3）-1（2,4）-1（3，4）1（1,5）1（3,5）-1（3,6）-1（4,6）1（3,7）-1（5,7）1（3,8）-1（6,8）1

每列一世表示单个边缘的源节点和目标节点G。

输入参数

全部收缩

输入图，指定为图形或者Digraph目的。采用图形创建一个无向图或Digraph创建有向图。

例子：G =图（1,2）

例子：g = digraph（[1 2]，[2 3]）

输出参数

全部收缩

入射矩阵，作为稀疏矩阵返回。的大小一世是numnodes（g）-经过-数字（g）。图形矩阵对于带有自动的图形不确定。

尖端

  • 这发病率功能计算出通常称为A的发射率矩阵的种类签或者定向入射矩阵。无向图的签名入射矩阵，一世，与图形拉普拉斯矩阵有关l，这样l == i*i'。

也可以看看

|||

在R2015B中引入

MATLAB文档

金宝app

用Matlab介绍深度学习

用Matlab介绍深度学习

下载电子书