Tek genuslu geometrik maksimal graf filtrelemesi ve veri analizi uygulamaları
Single genus geometric maximal graph filtering and data analysis applications
- Tez No: 750915
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER AKGÜLLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Farklı heterojenlik seviyeleri içeren kompleks sistemlerin ağlar ile modellenip çeşitli ağ analizi teknikleri uygulanarak sistem üzerinde veri analizi yapılması oldukça güncel bir yöntemdir. Sunduğumuz tez çalışması, bu tip bir sistemin geometrik olarak bir manifolda gömülerek filtrelenmesi ile sistemin analizini ele almaktadır. Bir manifoldun genusuna bağlı olarak kompleks sistemi modelleyen ağın r-kliklerini içeren bir filtreleme yöntemi sunulmaktadır. Yoğun ilişkideki korelasyon ağlarının geometrik ve topolojik olarak filtrelenmesi ile ağın minimal bilgi kaybına uğrayarak maksimal ilişkilerin çıkarılması mümkün olur. Literatürde var olan yöntemlere benzer şekilde sunduğumuz bu yeni filtreleme yöntemi tek genuslu manifold gömmesi için çalışmaktadır. Böylelikle ağın altında yatan geometrinin de göz önüne alınması sağlanır. Üç farklı tipte veri grubuna uygulanacak bu yöntemin multidisipliner çalışmalarda kullanılması ve daha farklı disiplinlere ait veri analizi teknikleri için bir temel oluşturması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
It is a very current method to model complex systems with different levels of heterogeneity with networks and to analyze data on the system by applying various network analysis techniques. This thesis deals with the analysis of this type of system by geometrically embedded in a manifold and filtering it. A filtering method is presented involving r-clicks of the network that models the complex system based on the genus of a manifold. By geometrically and topologically filtering the correlation networks in dense relationships, it is possible to deduce the maximal relationships by losing the network's minimal information. Similar to the methods available in the literature, this new filtering method that we have presented works for single genus manifold embedding. This ensures that the underlying geometry of the network is also taken into account. This method, which will be applied to three different types of data groups, is expected to be used in multidisciplinary studies and to form a basis for data analysis techniques belonging to different disciplines.
Benzer Tezler
- Kuzey Kıbrıs'ta dağılış gösteren evcil keçilerde Capra hircus Linnaeus, 1758 Epidinium Crawley, 1923 (Ciliophora: Entodiniomorphida) cinsinin bulunuşu
The occurence of Epidinium crawley,1923 (Ciliophora: Entodiniomorphida) in the domestic goats from the Northern Cyprus
FATİMA ÇİĞDEM ASLAN
- Ege bölgesindeki çeşitli sıcak su kaynaklarından thermus genusu bakterilerin izolasyonu, moleküler yöntemlerle identifikasyonu ve ß-galaktosidaz aktivitesinin saptanması
Isolation and identification of the genus thermus from various hot springs in aegean region by molecular biology methods and determination of ß-galactosidase activity
NERMİN SARIGÜL
- DNA sekans analiz sistemiyle nontüberküloz mikobakteri türlerinin tanımlanması
Identification of nontuberculous mycobacterial species using DNA sequence analysis
KERAMETTİN YANIK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
MikrobiyolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiMikrobiyoloji ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÜNAYDIN
- Türkiye'de yayılış gösteren Beta L. (Chenopodiaceae)türlerinin sınıflandırılması üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
AYFER TAN
- Kadın genital bölgesi vajen ve serviks mikrobiyal flora dağılımı ve enfeksiyon etkeni patojen mikroorganizmaların tanımı
The Distrubition of microbial flora of vagina nd cervix in women genital tract and description of pathooen microorganism which are infection agent
NİHAL YÜCEL