کتاب حسگری فشرده روی گراف

کتاب حسگری فشرده روی گراف نوشتهٔ «مریم مهربان» توسط نشر دیبادخت منتشر شده است. این کتاب که اثری تخصصی در حوزهٔ سنجش فشرده، نظریۀ گراف و الگوریتم‌های کامپیوتری به شمار می‌رود، به بررسی روش‌های نوین نمونه‌برداری و بازیابی سیگنال‌های تنک در شبکه‌ها و گراف‌ها پرداخته و محدودیت‌های ساختاری گراف را در طراحی ماتریس اندازه‌گیری لحاظ کرده است. نسخۀ الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب حسگری فشرده روی گراف

کتاب «حسگری فشرده روی گراف» به موضوع حسگری فشرده در بستر گراف‌ها پرداخته؛ رویکردی که در سال‌های اخیر در پردازش سیگنال و شبکه‌های پیچیده اهمیت یافته است. نویسنده، «مریم مهربان» ابتدا مفاهیم پایه‌ای حسگری فشرده و تفاوت‌های آن با نمونه‌برداری سنتی را شرح می‌دهد و سپس به چالش‌های خاصی که هنگام اعمال این روش روی گراف‌ها به وجود می‌آید، می‌پردازد.

محدودیت‌های ساختاری گراف، مانند عدم وجود برخی لینک‌ها یا هم‌بندی خاص نودها، باعث می‌شود ساخت ماتریس اندازه‌گیری در این حوزه با نمونه‌برداری معمولی تفاوت داشته باشد. کتاب با مروری بر منابع و پژوهش‌های پیشین، جایگاه این موضوع را در ادبیات علمی روشن می‌کند و سپس روش تحقیق و نتایج تجربی را ارائه می‌دهد. در نهایت، جمع‌بندی و پیشنهادهایی برای پژوهش‌های آینده مطرح می‌شود. این اثر برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه‌های مهندسی برق، کامپیوتر، داده‌کاوی و شبکه‌های پیچیده قابل‌استفاده است.

خلاصه کتاب حسگری فشرده روی گراف

کتاب «حسگری فشرده روی گراف» (با درنظرگرفتن محدودیت و قیود ساختاری گراف) با معرفی مفهوم حسگری فشرده آغاز می‌شود؛ روشی که امکان نمونه‌برداری و فشرده‌سازی سیگنال‌های تنک را با تعداد اندازه‌گیری کمتر از نرخ نایکوئیست فراهم می‌کند. نویسنده توضیح می‌دهد که در شبکه‌ها و گراف‌ها، به دلیل محدودیت‌های ساختاری، نمی‌توان از ماتریس‌های اندازه‌گیری تصادفی معمولی استفاده کرد و باید ساختار گراف را در طراحی این ماتریس‌ها لحاظ نمود. یکی از روش‌های رایج برای ساخت ماتریس اندازه‌گیری در گراف‌ها، قدم‌زنی تصادفی است، اما این روش ممکن است برخی اطلاعات مهم را نادیده بگیرد.

در ادامه، ایدهٔ یادگیری فعال به‌عنوان راهکاری برای بهبود جمع‌آوری داده‌ها و ساخت ماتریس اندازه‌گیری مطرح می‌شود؛ به این صورت که نقاط شروع قدم‌زنی بر اساس میزان ابهام انتخاب می‌شوند تا پوشش بهتری از یال‌ها و نودها حاصل شود. نویسنده با انجام آزمایش‌هایی روی داده‌های واقعی شبکه پروازهای آمریکا، نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با روش قدم‌زنی تصادفی، خطای بازیابی کمتری دارد و شباهت بیشتری با سیگنال اولیه ایجاد می‌کند. در نهایت، کتاب با جمع‌بندی نتایج و ارائهٔ پیشنهادهایی برای توسعهٔ بیشتر این روش‌ها به پایان می‌رسد.

چرا باید کتاب حسگری فشرده روی گراف را خواند؟

این کتاب به یکی از مسائل روز در حوزهٔ پردازش سیگنال و شبکه‌های پیچیده می‌پردازد و با ترکیب ایده‌های حسگری فشرده و یادگیری فعال، راهکارهایی برای بهبود جمع‌آوری داده و بازیابی سیگنال در گراف‌ها ارائه می‌دهد. مطالعهٔ این اثر می‌تواند دیدگاه تازه‌ای دربارهٔ چالش‌های نمونه‌برداری در شبکه‌ها و اهمیت لحاظ‌کردن محدودیت‌های ساختاری گراف به مخاطب بدهد. همچنین، ارائهٔ نتایج تجربی و مقایسهٔ روش‌ها، امکان درک عملی و کاربردی موضوع را فراهم می‌کند.

خواندن کتاب حسگری فشرده روی گراف را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی برق، کامپیوتر، علوم داده و علاقه‌مندان به نظریۀ گراف و الگوریتم‌های بازیابی سیگنال مناسب است. همچنین برای کسانی که با مسائل نمونه‌برداری، شبکه‌های حسگر و تحلیل داده‌های شبکه‌ای سروکار دارند، مفید است.