GL-粗磨机

GL-Coarsener 方法的 python 实现，如GL-Coarsener: A Graph representation learning framework to construction rough grid hierarchy for AMG solvers, arXiv:2011.09994中提出的。

如果您发现我们的代码或论文对您的研究有用，请考虑引用：

@misc{namazi2020glcoarsener,
      title={GL-Coarsener: A Graph representation learning framework to construct coarse grid hierarchy for AMG solvers}, 
      author={Reza Namazi and Arsham Zolanvari and Mahdi Sani and Seyed Amir Ali Ghafourian Ghahramani},
      year={2020},
      eprint={2011.09994},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={math.NA}
}

安装

pip install gl-coarsener

用法

导入包

from glcoarsener import Coarsener

输入

您应该使用要粗化的邻接矩阵构造一个Coarsener对象。输入必须是scipy sparse CSR matrix类型。

from scipy import sparse
adjacency_matrix = sparse.random(1000, 1000, format='csr')
coarsener = Coarsener(adjacency_matrix)

应用方法

prolongation_operator = coarsener.apply(
    dimensions=100,
    walk_length=20,
    num_walks=10,
    p=0.1,
    q=1,
    number_of_clusters=adjacency_matrix.shape[0] // 5,
    clustering_method='kmeans',
    workers=1
)

获取粗略（较小）的邻接矩阵

restriction_operator = prolongation_operator.transpose()
coarse_matrix = restriction_operator.dot(adjacency_matrix).dot(prolongation_operator)
print(coarse_matrix)

贡献

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2. 创建您的功能分支 ( git checkout -b feature/Improvement)
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4. 推送到分支 ( git push origin feature/Improvement)
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