1) Sperese Turing reduction
稀疏图灵归约
2) Turing reducibility
图灵可归约性
3) Sparsity constraint
稀疏约束
1.
The iterative de convolution processing utilizes the sparsity constraint.
基于后验稀疏约束的高分辨窄带信号波达方向 (DOA)迭代估计算法在每次迭代时需要计算高阶矩阵的逆 。
4) sparse graphs
稀疏图
1.
We present a new all pairs shortest paths algorithm for directed sparse graphs with non-negative integer weights.
稀疏图是网络研究中常用的数学模型,我们提出了计算非负整数权稀疏图的所有结点之间最短路径(All pairs shortest paths,简称 APSP)的高效算法,在与网络相关的研究中,该算法对于揭示网络的拓扑结构具有较重要的意义。
6) graph reduction
图归约
1.
A graph reduction method with 5 rules for the structural correctness verification of DCG based workflow models is presented in this paper.
详细论述了对基于有向有环图 (DCG图 )的工作流模型结构正确性进行验证的图归约法及其五种归约规则。
补充资料：送李琮归灵州觐省
【诗文】：
饯席离人起，贪程醉不眠。风沙移道路，仆马识山川。
塞树花开小，关城雪下偏。胡尘今已尽，应便促朝天。
【注释】：
【出处】：
全唐诗：卷496-50
饯席离人起，贪程醉不眠。风沙移道路，仆马识山川。
塞树花开小，关城雪下偏。胡尘今已尽，应便促朝天。
【注释】：
【出处】：
全唐诗：卷496-50
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