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1cba3734ec
commit
eb2d82115a
@ -0,0 +1,9 @@
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@article{susnjara2015,
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title={Accelerated filtering on graphs using Lanczos method},
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author={Ana Susnjara and Nathanael Perraudin and Daniel Kressner and Pierre Vandergheynst},
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year={2015},
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eprint={1509.04537},
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archivePrefix={arXiv},
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primaryClass={math.NA},
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url={https://arxiv.org/abs/1509.04537},
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}
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@ -1,13 +0,0 @@
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def run() -> None:
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"""Genera i grafi di di Erdos-Reny di grandezza crescente (ad esempio 250,
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500,1000, 2000, 4000) e parametro p = 0.04 e misura il tempo
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computazionale del metodo di Lanczos utilizzando come soglia per il criterio
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d'arresto epsilon = 10^-2 (o una soglia a scelta).
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Args:
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None
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Returns:
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None
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"""
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pass
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@ -0,0 +1,36 @@
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import numpy as np
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import numpy.linalg as LA
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from pygsp import graphs
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from afgl.util.lanczos import lanczos
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def run() -> None:
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"""Genera i grafi di di Erdos-Reny di grandezza crescente (ad esempio 250,
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500,1000, 2000, 4000) e parametro p = 0.04 e misura il tempo
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computazionale del metodo di Lanczos utilizzando come soglia per il criterio
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d'arresto epsilon = 10^-2 (o una soglia a scelta).
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Args:
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None
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Returns:
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None
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"""
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n = 6
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p = 0.04
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M = 200
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N_VALUES = 250 * (2 ** np.arange(n))
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for N in N_VALUES:
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s = np.random.randint(1, 10000, N).astype(float)
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# Normalize s as in request
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s /= LA.norm(s)
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G = graphs.ErdosRenyi(N, p)
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G.compute_laplacian("combinatorial")
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L = G.L
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lanczos(L, s, M)
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