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멋진 LaTeX 그림

제작: Xinyu Chen • https://xinychen.github.io

awesome-latex-드로잉은 베이지안 네트워크, 함수 플로팅, 그래픽 모델, 텐서 구조 및 기술 프레임워크를 포함하여 LaTeX를 사용하기 위한 30개 이상의 학술 그림 예제 모음입니다.


설명

LaTeX는 무료 소프트웨어로 제공되는 고품질 조판 시스템으로 최근 학술 그래픽 제작에 널리 사용됩니다. 그 인기는 특수 기호와 수학 방정식이 포함된 복잡한 일러스트레이션을 처리하는 능력에서 비롯되며 연구에서 상세한 그래픽을 그리는 데 이상적입니다.

이 프로젝트에서는 인기 있는 온라인 LaTeX 플랫폼인 Overleaf에서 쉽게 따라할 수 있는 예제와 함께 LaTeX를 사용하여 만든 여러 그래픽을 소개합니다. 관심이 있으시면 overleaf.com의 Overleaf에서 우리의 예제를 자유롭게 탐색하고 재현해 보십시오.


내용물

예시 표

  • 베이지안 네트워크
    • 베이지안 CP 분해(BCPF)의 베이지안 네트워크
    • 베이지안 가우스 CP(BGCP) 분해의 베이지안 네트워크
    • 베이지안 증강 텐서 분해(BATF)의 베이지안 네트워크
    • 베이지안 시간 행렬 분해(BTMF)의 베이지안 네트워크

  • 그래픽 모델
    • 부분적으로 관찰된 시계열 행렬 및 텐서
    • 결측값이 있는 경우 매트릭스 및 텐서 시계열 예측
    • 특정 정도의 관계형 데이터 샘플에 대한 무방향 및 순환 그래프
    • 라플라시안 컨벌루션 시계열 모델링

  • pgfplots 함수 플로팅
    • Erlang 배포판의 PDF 및 CDF 기능
    • 다양한 평균과 분산을 갖는 정규 분포의 PDF
    • (공동) 로그정규분포의 PDF 기능
    • 선형 방정식 시스템을 풀기 위한 켤레 기울기의 반복 프로세스
    • 무작위 및 비무작위 누락 패턴
    • 사인 및 코사인 함수
    • 시계열 예측 메커니즘

  • 행렬 구조에 대한 tikz
    • 다변량 시계열 예측 문제를 그래픽으로 표현한 것
    • 시간적 행렬 인수분해에 대한 그래픽 설명
    • 시간 행렬 분해를 사용한 롤링 시계열 예측의 그래픽 설명

  • 텐서 구조를 위한 tikz-3dplot
    • (원본, 목적지, 시간 슬롯) 텐서에 대한 그래픽 일러스트레이션
    • 3차 텐서에 대한 기존 CP 텐서 분해의 그래픽 설명
    • AuTF(Augmented Tensor Factorization) 모델을 그래픽으로 표현한 그림
    • 텐서 완료 작업 및 해당 프레임워크를 그래픽으로 보여줍니다.
    • 낮은 순위 자동회귀 텐서 완성 모델의 그래픽 그림
    • 단위 변환을 사용한 텐서 데이터의 특이값 임계화 프로세스를 그래픽으로 보여줍니다.
    • 하위 텐서 완성 모델의 그래픽 일러스트
    • 낮은 순위 텐서 회귀 모델의 그래픽 그림

갱도

좋은 LaTeX 그리기 예제를 찾고 계십니까? LaTaX로 그리는 방법을 보여주는 30개 이상의 그래픽은 다음과 같습니다.

베이지안 네트워크

LaTeX는 유연한 그래픽 모델을 가능하게 하는 tikz 와 같은 강력한 도메인별 패키지 및 도구를 제공합니다. 베이지안 네트워크는 변수(보통 노드로 표시)와 종속 관계(보통 화살표로 표시)로 구성된 그래픽 모델 계열을 나타냅니다. 다행스럽게도 tikz 에는 베이지안 네트워크와 방향성 요인 그래프를 그리기 위한 특정 라이브러리가 있습니다.

Python의 또 다른 도구 상자: https://docs.daft-pgm.org/en/latest/

베이지안 텐서 분해

[예시 1]

이 예는 다음 문서에서 가져온 것입니다.

  • Qibin Zhao, Liqing Zhang, Andrzej Cichocki(2015). 자동 순위 결정을 통한 불완전 텐서의 베이지안 CP 분해. 패턴 분석 및 기계 지능에 관한 IEEE 거래, 37(9): 1751-1763.
그림 이는 BCPF(Bayesian CP Factorization) 모델의 베이지안 네트워크를 보여줍니다. 이 베이지안 네트워크 예제를 그리려면 따라야 할 몇 가지 사전 준비가 있습니다.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 형으로 정의합니다(예: documentclass[border = 0.1cm]{standalone} (0.1cm 테두리 포함)).
    2. tikz 패키지, 즉 usepackage{tikz} 사용하고 베이지안 네트워크 및 방향성 인자 그래프를 그리는 데 중요한 도구인 usetikzlibrary{bayesnet} 과 같은 tikz 라이브러리를 사용합니다.
    3. tikzstyle{} 명령을 사용하여 tikz 스타일을 설정합니다.
    4. usepackage{amsfonts, amsmath, amssymb} 를 포함한 수학 방정식 환경을 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 베이지안 네트워크의 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 베이지안 네트워크에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.
    4. 베이지안 네트워크에서 플레이트를 정의하려면 plate 사용하세요.

이미지를 클릭하셔서 소스코드를 확인해 보시기 바랍니다.


  • 뒷면 프로젝트에서 BGCP.tex를 열면 베이지안 네트워크로서의 BGCP(Bayesian Gaussian CP decomposition) 모델과 방향성 인자 그래프에 대한 다음 그림이 표시됩니다.


[예시 2]

이 예는 다음 문서에서 가져온 것입니다.

Xinyu Chen, Zhaocheng He, Lijun Sun(2019). 시공간 교통 데이터 대체를 위한 베이지안 텐서 분해 접근법. 운송 연구 파트 C: 신기술, 98: 73-84.

그림 이는 베이지안 가우스 CP 분해(BGCP) 모델의 베이지안 네트워크를 보여줍니다. 이 베이지안 네트워크 예제를 그리려면 따라야 할 몇 가지 사전 준비가 있습니다.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 형으로 정의합니다(예: documentclass[border = 0.1cm]{standalone} (0.1cm 테두리 포함)).
    2. tikz 패키지, 즉 usepackage{tikz} 사용하고 베이지안 네트워크 및 방향성 인자 그래프를 그리는 데 중요한 도구인 usetikzlibrary{bayesnet} 과 같은 tikz 라이브러리를 사용합니다.
    3. tikzstyle{} 명령을 사용하여 tikz 스타일을 설정합니다.
    4. usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb} 를 포함한 수학 방정식 환경을 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 베이지안 네트워크의 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 베이지안 네트워크에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.
    4. 베이지안 네트워크에서 플레이트를 정의하려면 plate 사용하세요.

이미지를 클릭하셔서 소스코드를 확인해 보시기 바랍니다. 논문에 나온 BGCP의 원래 베이지안 네트워크에 관심이 있다면 BGCP.tex를 확인하세요.


[예시 3]

이 예는 다음 문서에서 가져온 것입니다.

Xinyu Chen, Zhaocheng He, Yixian Chen, Yuhuan Lu, Jiawei Wang(2019). 베이지안 증강 텐서 분해 모델을 사용한 누락된 트래픽 데이터 대치 및 패턴 발견. 교통 연구 파트 C: 신기술, 104: 66-77.

그림 베이지안 증강 텐서 분해(BATF) 모델의 베이지안 네트워크를 보여줍니다. 이 베이지안 네트워크 예제를 그리려면 따라야 할 몇 가지 사전 준비가 있습니다.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 형으로 정의합니다(예: documentclass[border = 0.1cm]{standalone} (0.1cm 테두리 포함)).
    2. tikz 패키지, 즉 usepackage{tikz} 사용하고 베이지안 네트워크 및 방향성 인자 그래프를 그리는 데 중요한 도구인 usetikzlibrary{bayesnet} 과 같은 tikz 라이브러리를 사용합니다.
    3. tikzstyle{} 명령을 사용하여 tikz 스타일을 설정합니다.
    4. usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb} 를 포함한 수학 방정식 환경을 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 베이지안 네트워크의 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 베이지안 네트워크에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.
    4. 베이지안 네트워크에서 플레이트를 정의하려면 plate 사용하세요.

이미지를 클릭하셔서 소스코드를 확인해 보시기 바랍니다.


[예시 4]

이 예는 다음 문서에서 가져온 것입니다.

Xinyu Chen, Lijun Sun(2021). 다차원 시계열 예측을 위한 베이지안 시간적 인수분해. 패턴 분석 및 기계 지능에 관한 IEEE 거래, 44 (9): 4659-4673.

그림 이는 베이지안 시간 행렬 분해(BTMF) 모델의 베이지안 네트워크를 보여줍니다. 이 베이지안 네트워크 예제를 그리려면 따라야 할 몇 가지 사전 준비가 있습니다.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 형으로 정의합니다(예: documentclass[border = 0.1cm]{standalone} (0.1cm 테두리 포함)).
    2. tikz 패키지, 즉 usepackage{tikz} 사용하고 베이지안 네트워크 및 방향성 인자 그래프를 그리는 데 중요한 도구인 usetikzlibrary{bayesnet} 과 같은 tikz 라이브러리를 사용합니다.
    3. tikzstyle{} 명령을 사용하여 tikz 스타일을 설정합니다.
    4. usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb} 를 포함한 수학 방정식 환경을 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 베이지안 네트워크의 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 베이지안 네트워크에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.
    4. 베이지안 네트워크에서 플레이트를 정의하려면 plate 사용하세요.

이미지를 클릭하셔서 소스코드를 확인해 보시기 바랍니다. 시간적 요인에 대한 다변량 벡터 자기회귀 프로세스 대신 단변량 자기회귀 프로세스를 사용하여 BTMF를 재구성할 수도 있습니다. Beyasian 네트워크는 btmf_net.png에서 사용할 수 있으며 소스 코드 btmf_net.tex도 확인할 수 있습니다.


그래픽 모델

[실시예 5]

그림


그림

이 두 가지 예는 각각 부분적으로 관찰된 시계열 행렬과 텐서를 보여줍니다. 두 가지 예를 모두 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  • preamble 코드 :

    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.

  • body 코드 :

    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 그래픽 모델에서 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 그래픽 모델에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.

[실시예 6]

그림


그림

이 두 가지 예는 결측값이 있는 경우의 시계열 예측을 보여줍니다. 두 가지 예를 모두 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  • preamble 코드 :

    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.

  • body 코드 :

    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 그래픽 모델에서 노드와 텍스트 상자를 정의합니다.
    3. 그래픽 모델에서 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.

[실시예 7]

그림그림

이 두 가지 예는 특정 수준의 관계형 데이터 샘플에 대한 무방향 및 순환 그래프를 보여줍니다. 두 가지 예를 모두 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  • preamble 코드 :

    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.

  • body 코드 :

    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. node 사용하여 노드를 정의합니다.
    3. 화살표를 정의하려면 path 사용하세요.

[실시예 8]

그림

이 예는 다음 문서에서 가져온 것입니다.

Xinyu Chen, Zhanhong Cheng, Nicolas Saunier, Lijun Sun(2022). 트래픽 시계열 대체를 위한 라플라시안 컨벌루션 표현. arXiv 사전 인쇄 arXiv: 2212.01529.

이는 시계열 대체를 위한 라플라시안 컨벌루션 모델의 그래픽 설명을 제공합니다. 예제를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. begin{axis} end{axis} 및 addplot 사용하여 좌표를 그립니다.
    3. 노드와 화살표를 그리려면 node 와 path 사용하세요.

pgfplots 함수 플로팅

[실시예 9]

그림그림

이 두 가지 예는 각각 Erlang 분포의 확률 밀도 함수(PDF)와 누적 밀도 함수(CDF)를 보여줍니다. 예시를 그리려면 따라야 할 몇 가지 단계가 있습니다.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. pgfplots 패키지를 사용하세요.
    3. 글꼴 스타일을 설정하고 원하는 대로 pgfplotsset{} 조정하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. 함수를 그리려면 begin{axis} end{axis} 를 사용하세요.
    3. 그리기 기능을 정의하려면 addplot 사용하세요.

[실시예 10]
그림

이 예에서는 평균과 분산이 다른 정규 분포의 PDF를 보여줍니다. 이 예를 그리려면 따라야 할 몇 가지 단계가 있습니다.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. pgfplots 패키지를 사용하세요.
    3. 글꼴 스타일을 설정하고 원하는 대로 pgfplotsset{} 조정하세요.
  • body 코드 :
    1. pgfmathdeclarefunction 사용하여 정규(가우스) 분포의 PDF 함수를 정의합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 함수를 그리려면 begin{axis} end{axis} 를 사용하세요.
    4. 그리기 기능을 정의하려면 addplot 사용하세요.
  • 더 많은 게시물 :
    1. pgfplots에 정규분포 그리기
    2. pgfplots 축의 숫자 형식
    3. 불합리한 과학적 표기법을 제거하세요.

[실시예 11]

그림그림

이 두 예는 각각 로그 정규 분포의 PDF 및 결합 PDF를 보여줍니다. 예제를 따르기 위해 권장되는 몇 가지 자료가 있습니다.

  • 더 많은 게시물 :
    1. TikZ에서 이변량 정규분포 그리기
    2. 두 개의 이변량 정규 분포를 하나의 플롯에 어떻게 그릴 수 있습니까?
    3. Tikz에서 이변량 정규분포 그리기
    4. addplot3을 사용하여 곡선 분할

[실시예 12]

그림그림

이 두 가지 예는 선형 방정식 시스템을 풀기 위한 켤레 기울기의 반복 과정을 보여줍니다.


[실시예 13]

그림그림

이 두 가지 예는 무작위 및 비무작위 누락 패턴을 보여줍니다. 두 가지 예를 모두 그리려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 pgfplots 패키지를 모두 사용하십시오.
    3. 데이터를 포함하려면 begin{filecontents} end{filecontents} 를 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. 함수를 그리려면 begin{axis} end{axis} 를 사용하세요.
    3. 데이터를 그리려면 addplot 사용하세요.

[실시예 14]

그림

이 예에서는 사인 및 코사인 함수로 구성된 네 개의 시퀀스를 보여줍니다. 이러한 시퀀스를 시계열로 간주하면 두 가지 종류의 시간 역학, 즉 하나는 사인 함수에서, 다른 하나는 코사인 함수에서 볼 수 있습니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. pgfplots 패키지를 사용하세요.
    3. 글꼴 스타일을 설정하고 원하는 대로 pgfplotsset{} 조정하세요.
  • body 코드 :
    1. pgfmathdeclarefunction 사용하여 정규(가우스) 분포의 PDF 함수를 정의합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 함수를 그리려면 begin{axis} end{axis} 를 사용하세요.
    4. 그리기 기능을 정의하려면 addplot 사용하세요.

[실시예 15]

이 예에서는 Tracebase 프로젝트의 스트리밍 데이터에 대한 시계열 예측 메커니즘을 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

그림
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 pgfplots 패키지를 모두 사용하십시오.
    3. 글꼴 스타일을 설정하고 원하는 대로 pgfplotsset{} 조정하세요.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. 그래픽을 정의하려면 begin{axis} end{axis} 사용하세요.
    3. addplot 사용하여 일부 좌표에서 마크를 정의하고 이러한 마크의 색상을 지정합니다.

매트릭스 구조를 위한 tikz

[실시예 16]
그림

이 예에서는 결측값이 있는 다변량 시계열 예측 문제를 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 직사각형과 노드를 정의하려면 draw , filldraw 및 node 명령을 사용하십시오.

[실시예 17]

그림

이 예에서는 시간 행렬 분해를 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. 노드와 직사각형을 설정하려면 draw 및 filldraw 사용하십시오.

[실시예 18]
그림

이 예에서는 시간 행렬 분해를 사용한 롤링 시계열 예측을 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. 노드와 직사각형을 설정하려면 draw 및 filldraw 사용하십시오.

텐서 구조를 위한 tikz-3dplot

[실시예 19]

이 예는 3차 텐서의 그래픽 설명을 제공합니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

그림
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    4. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

[실시예 20]

이 예는 3차 텐서에 대한 고전적인 CP 텐서 분해를 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

그림
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    4. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

[실시예 21]

그림

이 예에서는 증강 텐서 인수분해 모델을 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    4. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

[실시예 22]

그림

이 예는 트래픽 측정이 부분적으로 관찰되는 데이터 구성 및 텐서 완료를 포함한 텐서 완료 작업 및 해당 프레임워크를 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • 요구 :
    1. curve1.pdf 업로드,
    2. curve2.pdf를 업로드하세요.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    4. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

[실시예 23]

그림

이 예는 낮은 순위의 자동회귀 텐서 완성 모델을 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. node , path , plate 명령을 사용하여 노드, 화살표 및 플레이트를 정의합니다.
    4. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    5. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

[실시예 24]

이 예에서는 단위 변환을 사용하여 텐서 데이터의 특이값 임계값 프로세스를 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

그림

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. node 명령을 사용하여 노드를 정의합니다.
    4. 텐서 가장자리의 좌표를 정의하고,
    5. draw 명령을 사용하여 노드를 정의합니다.
    6. 직사각형의 색상을 정의하려면 filldraw 명령을 사용하십시오.

[실시예 25]

그림

이 예는 낮은 순위의 텐서 완성 모델을 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • 요구 :
    1. input_tensor.pdf 업로드,
    2. output_tensor.pdf를 업로드하세요.
  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
    3. algorithm2e 패키지를 사용하세요.
    4. usetikzlibrary{positioning, matrix, fit, calc} 사용하세요.
  • body 코드 :
    1. 알고리즘을 정의하려면 begin{algorithm} end{algorithm} 환경을 사용하세요.
    2. matrix 명령을 사용하여 구성요소 위치를 지정하고,
    3. 레이어를 포함하려면 begin{scope} end{scope} 사용하세요.

[실시예 26]

그림

이 예는 낮은 순위 텐서 회귀 모델을 그래픽으로 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 및 tikz-3dplot 패키지를 모두 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. newcommand 사용하여 Depth , Width 및 Height 매개변수를 설정합니다.
    2. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    3. 노드를 정의하려면 draw 명령을 사용하십시오.

데이터 시각화

[실시예 27]

그림

이 예는 일부 행렬 및 텐서 모델의 대치 정확도를 보여줍니다. 이 예를 그리려면 다음 단계를 따르세요.

  • preamble 코드 :
    1. documentclass standalone 으로 정의하고,
    2. tikz 패키지를 사용하십시오.
  • body 코드 :
    1. 그리기를 시작하려면 begin{tikzpicture} end{tikzpicture} 를 사용하세요.
    2. draw 명령을 사용하여 노드를 정의합니다.
    3. 이미지를 가져오려면 pgfuseimage 명령을 사용하세요.

관련 프로젝트

  • tikz-bayesnet
  • 굉장한-tikz
  • 트랜스딤

출판물

이러한 예의 대부분은 우리 논문에서 나온 것입니다.

  • Xinyu Chen, Zhanhong Cheng, HanQin Cai, Nicolas Saunier, Lijun Sun(2024). 트래픽 시계열 대체를 위한 라플라시안 컨벌루션 표현 . 지식 및 데이터 공학에 관한 IEEE 거래, 36(11): 6490-6502. [사전 인쇄] [DOI] [슬라이드] [데이터 및 Python 코드]

  • Xinyu Chen, Lijun Sun(2022). 다차원 시계열 예측을 위한 베이지안 시간 인수분해 . 패턴 분석 및 기계 지능에 관한 IEEE 거래, 44 (9): 4659-4673. [사전 인쇄] [DOI] [슬라이드] [데이터 및 Python 코드]

  • Xinyu Chen, Mengying Lei, Nicolas Saunier, Lijun Sun(2022). 시공간 트래픽 데이터 대체를 위한 하위 자동 회귀 텐서 완성 . 지능형 교통 시스템에 관한 IEEE 거래, 23 (8): 12301-12310. [사전 인쇄] [DOI] [데이터 및 Python 코드] (KDD 2021의 MiLeTS 워크샵에도 부분적으로 승인됨, 워크샵 문서 참조)

  • Xinyu Chen, Yixian Chen, Nicolas Saunier, Lijun Sun(2021). 시공간 교통 데이터 대체를 위한 확장 가능한 하위 텐서 학습 . 운송 연구 파트 C: Emerging Technologies, 129: 103226. [사전 인쇄] [DOI] [데이터] [Python 코드]

  • Xinyu Chen, Lijun Sun(2020). 다변량 시계열 예측을 위한 낮은 순위 자동회귀 텐서 완성입니다 . arXiv 사전 인쇄 arXiv: 2006.10436. [Preprint] [데이터 및 Python 코드]

  • Xinyu Chen, Jinming Yang, Lijun Sun(2020). 시공간 트래픽 데이터 대체를 위한 비볼록 하위 순위 텐서 완성 모델 . 운송 연구 파트 C: 신흥 기술, 117: 102673. [사전 인쇄] [DOI] [데이터 및 Python 코드]

  • Xinyu Chen, Zhaocheng He, Yixian Chen, Yuhuan Lu, Jiawei Wang(2019). 베이지안 증강 텐서 분해 모델을 사용한 누락된 트래픽 데이터 대치 및 패턴 발견 . 교통 연구 파트 C: 신기술, 104: 66-77. [DOI] [슬라이드] [데이터] [Matlab 코드] [Python 코드]

  • Xinyu Chen, Zhaocheng He, Lijun Sun(2019). 시공간 교통 데이터 대체를 위한 베이지안 텐서 분해 접근법 . 운송 연구 파트 C: 신기술, 98: 73-84. [Preprint] [DOI] [데이터] [Matlab 코드] [Python 코드]

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