หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

การวาดภาพ LaTeX ที่ยอดเยี่ยม

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

Awesome-latex-draw คือชุดตัวอย่างการวาดภาพเชิงวิชาการ มากกว่า 30 ตัวอย่างสำหรับการใช้ LaTeX รวมถึงเครือข่ายแบบเบย์ การพล็อตฟังก์ชัน แบบจำลองกราฟิก โครงสร้างเทนเซอร์ และเฟรมเวิร์กทางเทคนิค


คำอธิบาย

LaTeX เป็นระบบเรียงพิมพ์คุณภาพสูงที่มีให้บริการในรูปแบบซอฟต์แวร์ฟรี ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อสร้างกราฟิกเชิงวิชาการ ความนิยมนี้มาจากความสามารถในการจัดการภาพประกอบที่ซับซ้อนด้วยสัญลักษณ์พิเศษและสมการทางคณิตศาสตร์ ทำให้เหมาะสำหรับการวาดภาพกราฟิกที่มีรายละเอียดในการวิจัย

โปรเจ็กต์นี้แนะนำกราฟิกหลายตัวที่สร้างขึ้นโดยใช้ LaTeX พร้อมตัวอย่างที่ง่ายต่อการติดตามบน Overleaf ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม LaTeX ออนไลน์ยอดนิยม หากคุณสนใจ โปรดสำรวจและทำซ้ำตัวอย่างของเราบน Overleaf ที่ overleaf.com


สารบัญ

ตารางตัวอย่าง

  • เครือข่ายแบบเบย์
    • เครือข่ายแบบเบย์ของการแยกตัวประกอบ CP แบบเบย์ (BCPF)
    • เครือข่ายแบบเบย์ของการแยกตัวประกอบแบบ Bayesian Gaussian CP (BGCP)
    • เครือข่ายแบบเบย์ของการแยกตัวประกอบเทนเซอร์เสริมแบบเบย์ (BATF)
    • เครือข่ายแบบเบย์ของการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ชั่วคราวแบบเบย์ (BTMF)

  • โมเดลกราฟิก
    • เมทริกซ์อนุกรมเวลาและเทนเซอร์ที่สังเกตได้บางส่วน
    • การทำนายอนุกรมเวลาแบบเมทริกซ์และเทนเซอร์เมื่อมีค่าที่หายไป
    • กราฟแบบไม่มีทิศทางและแบบวงกลมบนตัวอย่างข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีระดับที่แน่นอน
    • การสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาแบบหมุนวนของลาปลาเชียน

  • การพล็อตฟังก์ชัน pgfplots
    • ฟังก์ชัน PDF และ CDF ของการแจกแจง Erlang
    • PDF ของการแจกแจงแบบปกติที่มีวิธีการและความแปรปรวนต่างกัน
    • (ร่วม) ฟังก์ชัน PDF ของการแจกแจง Lognormal
    • กระบวนการวนซ้ำของการไล่ระดับคอนจูเกตสำหรับการแก้ระบบสมการเชิงเส้น
    • รูปแบบการหายทั้งแบบสุ่มและไม่สุ่ม
    • ฟังก์ชันไซน์และโคไซน์
    • กลไกการพยากรณ์อนุกรมเวลา

  • tikz สำหรับโครงสร้างเมทริกซ์
    • ภาพประกอบกราฟิกของปัญหาการพยากรณ์อนุกรมเวลาหลายตัวแปร
    • ภาพประกอบแบบกราฟิกของการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ชั่วคราว
    • ภาพประกอบกราฟิกของการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบกลิ้งพร้อมการแยกตัวประกอบเมทริกซ์เชิงเวลา

  • tikz-3dplot สำหรับโครงสร้างเทนเซอร์
    • ภาพประกอบกราฟิกสำหรับเทนเซอร์ (ต้นทาง ปลายทาง ช่วงเวลา)
    • ภาพประกอบกราฟิกของการแยกตัวประกอบเทนเซอร์ CP แบบคลาสสิกบนเทนเซอร์ลำดับที่สาม
    • ภาพประกอบกราฟิกของแบบจำลองการแยกตัวประกอบเทนเซอร์แบบเติม (AuTF)
    • ภาพประกอบกราฟิกของงานเทนเซอร์ให้สมบูรณ์และกรอบงาน
    • ภาพประกอบกราฟิกของแบบจำลองการทำให้สมบูรณ์ของเทนเซอร์แบบถดถอยอัตโนมัติอันดับต่ำ
    • ภาพประกอบกราฟิกของกระบวนการกำหนดเกณฑ์ค่าเอกพจน์ของข้อมูลเทนเซอร์พร้อมการแปลงแบบรวม
    • ภาพประกอบกราฟิกของแบบจำลองเทนเซอร์อันดับต่ำ
    • ภาพประกอบกราฟิกของแบบจำลองการถดถอยเทนเซอร์อันดับต่ำ

แกลเลอรี่

กำลังมองหาตัวอย่างการวาดภาพ LaTeX ดีๆ อยู่หรือเปล่า? นี่คือกราฟิกมากกว่า 30+ รายการสำหรับแสดงวิธีการวาดใน LaTaX

เครือข่ายแบบเบย์เซียน

LaTeX มีแพ็คเกจและเครื่องมือเฉพาะโดเมนที่มีประสิทธิภาพ เช่น tikz เพื่อเปิดใช้งานโมเดลกราฟิกที่ยืดหยุ่น เครือข่ายแบบเบย์เป็นตัวแทนของตระกูลแบบจำลองกราฟิกที่ประกอบด้วยตัวแปร (โดยปกติจะแสดงด้วยโหนด) และความสัมพันธ์แบบพึ่งพา (โดยปกติจะแสดงด้วยลูกศร) โชคดีที่ tikz มีไลบรารี่เฉพาะสำหรับการวาดเครือข่ายแบบเบย์และกราฟตัวประกอบโดยตรง

กล่องเครื่องมืออื่นใน Python: https://docs.daft-pgm.org/en/latest/

การแยกตัวประกอบเทนเซอร์แบบเบย์

[ตัวอย่างที่ 1]

ตัวอย่างนี้มาจากเอกสารต่อไปนี้:

  • Qibin Zhao, Liqing Zhang, Andrzej Cichocki (2015) การแยกตัวประกอบ CP แบบเบย์ของเทนเซอร์ที่ไม่สมบูรณ์พร้อมการกำหนดอันดับอัตโนมัติ ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปแบบและความฉลาดของเครื่องจักร, 37(9): 1751-1763
การวาดภาพ ซึ่งแสดงเครือข่ายแบบเบย์ของแบบจำลองการแยกตัวประกอบซีพีแบบเบย์ (BCPF) เพื่อวาดตัวอย่างเครือข่ายแบบเบย์นี้ มีข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการที่ต้องปฏิบัติตาม:
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็น standalone เช่น documentclass[border = 0.1cm]{standalone} ที่มีเส้นขอบ 0.1cm
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz เช่น usepackage{tikz} และใช้ไลบรารี tikz เช่น usetikzlibrary{bayesnet} ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวาดเครือข่ายแบบ Bayesian และกราฟปัจจัยกำกับ
    3. ตั้งค่าสไตล์ tikz โดยใช้คำสั่ง tikzstyle{}
    4. ใช้สภาพแวดล้อมสมการทางคณิตศาสตร์ ได้แก่ usepackage{amsfonts, amsmath, amssymb}
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในเครือข่ายแบบเบย์
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในเครือข่ายแบบเบย์
    4. ใช้ plate เพื่อกำหนดเพลตในเครือข่ายแบบเบย์

กรุณาคลิกที่ภาพและตรวจสอบซอร์สโค้ด


  • เปิด BGCP.tex ในโปรเจ็กต์โอเวอร์ลีฟของคุณ จากนั้นคุณจะเห็นรูปภาพต่อไปนี้เกี่ยวกับแบบจำลอง BGCP (Bayesian Gaussian CP decomposition) เป็นเครือข่ายแบบเบย์และกราฟตัวประกอบโดยตรง:


[ตัวอย่างที่ 2]

ตัวอย่างนี้มาจากเอกสารต่อไปนี้:

ซินหยู่ เฉิน, จ้าวเฉิงเหอ, ลี่จุน ซุน (2019) วิธีการสลายตัวของเทนเซอร์แบบเบย์สำหรับการใส่ข้อมูลทราฟฟิกเชิงพื้นที่ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีเกิดใหม่, 98: 73-84

การวาดภาพ ซึ่งแสดงเครือข่ายแบบเบย์ของแบบจำลองการแยกตัวประกอบ CP แบบเบย์เซียนเกาส์เซียน (BGCP) เพื่อวาดตัวอย่างเครือข่ายแบบเบย์นี้ มีข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการที่ต้องปฏิบัติตาม:
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็น standalone เช่น documentclass[border = 0.1cm]{standalone} ที่มีเส้นขอบ 0.1cm
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz เช่น usepackage{tikz} และใช้ไลบรารี tikz เช่น usetikzlibrary{bayesnet} ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวาดเครือข่ายแบบ Bayesian และกราฟปัจจัยกำกับ
    3. ตั้งค่าสไตล์ tikz โดยใช้คำสั่ง tikzstyle{}
    4. ใช้สภาพแวดล้อมสมการทางคณิตศาสตร์ ได้แก่ usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb}
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในเครือข่ายแบบเบย์
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในเครือข่ายแบบเบย์
    4. ใช้ plate เพื่อกำหนดเพลตในเครือข่ายแบบเบย์

กรุณาคลิกที่ภาพและตรวจสอบซอร์สโค้ด หากคุณสนใจเครือข่าย Bayesian ดั้งเดิมของ BGCP ในบทความนี้ โปรดตรวจสอบที่ BGCP.tex


[ตัวอย่างที่ 3]

ตัวอย่างนี้มาจากเอกสารต่อไปนี้:

Xinyu Chen, Zhaocheng He, Yixian Chen, Yuhuan Lu, Jiawei Wang (2019) ไม่มีการใส่ข้อมูลการจราจรและการค้นพบรูปแบบด้วยแบบจำลองการแยกตัวประกอบเทนเซอร์แบบเบย์ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีเกิดใหม่, 104: 66-77

การวาดภาพ ซึ่งแสดงเครือข่ายแบบเบย์ของแบบจำลองการแยกตัวประกอบเทนเซอร์เสริมแบบเบย์ (BATF) เพื่อวาดตัวอย่างเครือข่ายแบบเบย์นี้ มีข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการที่ต้องปฏิบัติตาม:
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็น standalone เช่น documentclass[border = 0.1cm]{standalone} ที่มีเส้นขอบ 0.1cm
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz เช่น usepackage{tikz} และใช้ไลบรารี tikz เช่น usetikzlibrary{bayesnet} ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวาดเครือข่ายแบบ Bayesian และกราฟปัจจัยกำกับ
    3. ตั้งค่าสไตล์ tikz โดยใช้คำสั่ง tikzstyle{}
    4. ใช้สภาพแวดล้อมสมการทางคณิตศาสตร์ ได้แก่ usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb}
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในเครือข่ายแบบเบย์
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในเครือข่ายแบบเบย์
    4. ใช้ plate เพื่อกำหนดเพลตในเครือข่ายแบบเบย์

กรุณาคลิกที่ภาพและตรวจสอบซอร์สโค้ด


[ตัวอย่างที่ 4]

ตัวอย่างนี้มาจากเอกสารต่อไปนี้:

ซินหยู่ เฉิน, ลี่จุน ซุน (2021) การแยกตัวประกอบชั่วคราวแบบเบย์สำหรับการทำนายอนุกรมเวลาหลายมิติ ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปแบบและความฉลาดของเครื่องจักร, 44 (9): 4659-4673

การวาดภาพ ซึ่งแสดงเครือข่ายแบบเบย์ของแบบจำลองการแยกตัวประกอบเมทริกซ์เชิงเวลาแบบเบย์ (BTMF) เพื่อวาดตัวอย่างเครือข่ายแบบเบย์นี้ มีข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการที่ต้องปฏิบัติตาม:
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็น standalone เช่น documentclass[border = 0.1cm]{standalone} ที่มีเส้นขอบ 0.1cm
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz เช่น usepackage{tikz} และใช้ไลบรารี tikz เช่น usetikzlibrary{bayesnet} ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวาดเครือข่ายแบบ Bayesian และกราฟปัจจัยกำกับ
    3. ตั้งค่าสไตล์ tikz โดยใช้คำสั่ง tikzstyle{}
    4. ใช้สภาพแวดล้อมสมการทางคณิตศาสตร์ ได้แก่ usepackage{amsmath, amsfonts, amssymb}
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในเครือข่ายแบบเบย์
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในเครือข่ายแบบเบย์
    4. ใช้ plate เพื่อกำหนดเพลตในเครือข่ายแบบเบย์

กรุณาคลิกที่ภาพและตรวจสอบซอร์สโค้ด แทนที่จะใช้กระบวนการถดถอยอัตโนมัติเวกเตอร์หลายตัวแปรบนปัจจัยชั่วคราว เรายังสามารถใช้กระบวนการถดถอยอัตโนมัติแบบตัวแปรเดียวเพื่อสร้าง BTMF ขึ้นมาใหม่ได้ เครือข่าย Beyasian มีให้บริการที่ btmf_net.png คุณสามารถตรวจสอบซอร์สโค้ด btmf_net.tex ได้


โมเดลกราฟิก

[ตัวอย่างที่ 5]

การวาดภาพ


การวาดภาพ

ตัวอย่างทั้งสองนี้แสดงเมทริกซ์อนุกรมเวลาและเทนเซอร์ที่สังเกตได้บางส่วนตามลำดับ หากต้องการวาดทั้งสองตัวอย่าง เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :

    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz

  • รหัส body :

    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในแบบจำลองกราฟิก
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในโมเดลกราฟิก

[ตัวอย่างที่ 6]

การวาดภาพ


การวาดภาพ

สองตัวอย่างนี้แสดงการทำนายอนุกรมเวลาเมื่อมีค่าที่หายไป หากต้องการวาดทั้งสองตัวอย่าง เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :

    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz

  • รหัส body :

    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนดและกล่องข้อความในแบบจำลองกราฟิก
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศรในโมเดลกราฟิก

[ตัวอย่างที่ 7]

การวาดภาพการวาดภาพ

ตัวอย่างทั้งสองนี้แสดงกราฟแบบไม่มีทิศทางและกราฟวงกลมบนตัวอย่างข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในระดับที่แน่นอน หากต้องการวาดทั้งสองตัวอย่าง เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :

    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz

  • รหัส body :

    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ node เพื่อกำหนดโหนด
    3. ใช้ path เพื่อกำหนดลูกศร

[ตัวอย่างที่ 8]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้มาจากเอกสารต่อไปนี้:

ซินหยู เฉิน, จ้านหง เฉิง, นิโคลัส โซเนียร์, ลี่จุน ซุน (2022) การแทนค่าแบบหมุนวนของ Laplacian สำหรับการใส่อนุกรมเวลาของการรับส่งข้อมูล arXiv พิมพ์ล่วงหน้า arXiv: 2212.01529

ซึ่งให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของแบบจำลองการหมุนวนของ Laplacian สำหรับการใส่อนุกรมเวลา เพื่อวาดตัวอย่าง เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ begin{axis} end{axis} และ addplot เพื่อวาดพิกัด
    3. ใช้ node และ path เพื่อวาดโหนดและลูกศร

pgfplots การวางแผนฟังก์ชัน

[ตัวอย่างที่ 9]

การวาดภาพการวาดภาพ

สองตัวอย่างนี้แสดงฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (PDF) และฟังก์ชันความหนาแน่นสะสม (CDF) ของการแจกแจง Erlang ตามลำดับ หากต้องการวาดตัวอย่าง มีขั้นตอนให้ปฏิบัติตามดังนี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ pgfplots
    3. ตั้งค่ารูปแบบตัวอักษรและปรับ pgfplotsset{} ตามที่คุณต้องการ
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ begin{axis} end{axis} เพื่อวาดฟังก์ชัน
    3. ใช้ addplot เพื่อกำหนดฟังก์ชันสำหรับการวาดภาพ

[ตัวอย่างที่ 10]
การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้แสดง PDF ของการแจกแจงแบบปกติด้วยวิธีการและความแปรปรวนที่แตกต่างกัน หากต้องการวาดตัวอย่างนี้ มีขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตามดังนี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ pgfplots
    3. ตั้งค่ารูปแบบตัวอักษรและปรับ pgfplotsset{} ตามที่คุณต้องการ
  • รหัส body :
    1. ใช้ pgfmathdeclarefunction เพื่อกำหนดฟังก์ชัน PDF ของการแจกแจงแบบปกติ (เกาส์เซียน)
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้ begin{axis} end{axis} เพื่อวาดฟังก์ชัน
    4. ใช้ addplot เพื่อกำหนดฟังก์ชันสำหรับการวาดภาพ
  • โพสต์เพิ่มเติม :
    1. พล็อตการแจกแจงแบบปกติใน pgfplots
    2. รูปแบบตัวเลขในแกน pgfplots
    3. ลบเครื่องหมายทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่สมเหตุสมผลออก

[ตัวอย่างที่ 11]

การวาดภาพการวาดภาพ

สองตัวอย่างนี้แสดง PDF และ PDF ร่วมของการแจกแจงแบบ Lognormal ตามลำดับ มีเนื้อหาที่แนะนำบางส่วนให้ทำตามตัวอย่าง:

  • โพสต์เพิ่มเติม :
    1. วาดการแจกแจงแบบปกติแบบไบวาเรียตใน TikZ
    2. การแจกแจงแบบปกติสองตัวแปรสามารถลงจุดในพล็อตเดียวได้อย่างไร
    3. พล็อตการแจกแจงแบบปกติแบบไบวาเรียตใน Tikz
    4. แยกเส้นโค้งด้วย addplot3

[ตัวอย่างที่ 12]

การวาดภาพการวาดภาพ

ตัวอย่างทั้งสองนี้แสดงกระบวนการวนซ้ำของการไล่ระดับคอนจูเกตสำหรับการแก้ระบบสมการเชิงเส้น


[ตัวอย่างที่ 13]

การวาดภาพการวาดภาพ

ตัวอย่างทั้งสองนี้แสดงรูปแบบการหายไปแบบสุ่มและแบบไม่สุ่ม หากต้องการวาดทั้งสองตัวอย่าง เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ pgfplots
    3. ใช้ begin{filecontents} end{filecontents} เพื่อเก็บข้อมูล
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ begin{axis} end{axis} เพื่อวาดฟังก์ชัน
    3. ใช้ addplot เพื่อดึงข้อมูล

[ตัวอย่างที่ 14]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้แสดงลำดับสี่ลำดับที่ประกอบด้วยฟังก์ชันไซน์และโคไซน์ เมื่อพิจารณาลำดับเหล่านี้เป็นอนุกรมเวลา เราจะเห็นไดนามิกของเวลาสองประเภท นั่นคือ ชนิดหนึ่งมาจากฟังก์ชันไซน์ ในขณะที่อีกชนิดหนึ่งมาจากฟังก์ชันโคไซน์ เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ pgfplots
    3. ตั้งค่ารูปแบบตัวอักษรและปรับ pgfplotsset{} ตามที่คุณต้องการ
  • รหัส body :
    1. ใช้ pgfmathdeclarefunction เพื่อกำหนดฟังก์ชัน PDF ของการแจกแจงแบบปกติ (เกาส์เซียน)
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้ begin{axis} end{axis} เพื่อวาดฟังก์ชัน
    4. ใช้ addplot เพื่อกำหนดฟังก์ชันสำหรับการวาดภาพ

[ตัวอย่างที่ 15]

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงกลไกของการคาดการณ์อนุกรมเวลาของข้อมูลการสตรีมในโปรเจ็กต์ฐานติดตามของเรา เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

การวาดภาพ
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ pgfplots
    3. ตั้งค่ารูปแบบตัวอักษรและปรับ pgfplotsset{} ตามที่คุณต้องการ
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ begin{axis} end{axis} เพื่อกำหนดกราฟิก
    3. ใช้ addplot เพื่อกำหนดเครื่องหมายที่พิกัดบางพิกัดและระบุสีของเครื่องหมายเหล่านี้

tikz สำหรับโครงสร้างเมทริกซ์

[ตัวอย่างที่ 16]
การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้แสดงภาพกราฟิกของปัญหาการคาดการณ์อนุกรมเวลาหลายตัวแปรที่มีค่าขาดหายไป เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้คำสั่ง draw , filldraw และ node เพื่อกำหนดสี่เหลี่ยมและโหนด

[ตัวอย่างที่ 17]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ชั่วคราว เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ draw และ filldraw เพื่อตั้งค่าโหนดและสี่เหลี่ยม

[ตัวอย่างที่ 18]
การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้แสดงภาพประกอบแบบกราฟิกของการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบกลิ้งด้วยการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ชั่วคราว เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้ draw และ filldraw เพื่อตั้งค่าโหนดและสี่เหลี่ยม

tikz-3dplot สำหรับโครงสร้างเทนเซอร์

[ตัวอย่างที่ 19]

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของเทนเซอร์ลำดับที่สาม เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

การวาดภาพ
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    4. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

[ตัวอย่างที่ 20]

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของการแยกตัวประกอบเทนเซอร์ซีพีคลาสสิกบนเทนเซอร์ลำดับที่สาม เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

การวาดภาพ
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    4. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

[ตัวอย่างที่ 21]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของแบบจำลองการแยกตัวประกอบเทนเซอร์แบบเติม เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    4. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

[ตัวอย่างที่ 22]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของงานการทำให้เทนเซอร์สมบูรณ์ และกรอบงาน รวมถึงการจัดระเบียบข้อมูลและความสมบูรณ์ของเทนเซอร์ ซึ่งจะมีการตรวจวัดปริมาณการรับส่งข้อมูลบางส่วน เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • ขอ :
    1. อัปโหลด curve1.pdf,
    2. อัพโหลด Curve2.pdf
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    4. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

[ตัวอย่างที่ 23]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของแบบจำลองการทำให้เทนเซอร์แบบถดถอยอัตโนมัติอันดับต่ำ เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้คำสั่ง node , path , plate เพื่อกำหนดโหนด ลูกศร และเพลท
    4. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    5. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

[ตัวอย่างที่ 24]

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของกระบวนการกำหนดเกณฑ์ค่าเอกพจน์ของข้อมูลเทนเซอร์ที่มีการแปลงแบบรวม เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

การวาดภาพ

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้คำสั่ง node เพื่อกำหนดโหนด
    4. กำหนดพิกัดของขอบเทนเซอร์
    5. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด
    6. ใช้คำสั่ง filldraw เพื่อกำหนดสีของสี่เหลี่ยม

[ตัวอย่างที่ 25]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของโมเดลเทนเซอร์ระดับต่ำที่สมบูรณ์ เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • ขอ :
    1. อัปโหลด input_tensor.pdf,
    2. อัพโหลด output_tensor.pdf
  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
    3. ใช้แพ็คเกจ algorithm2e
    4. ใช้ usetikzlibrary{positioning, matrix, fit, calc}
  • รหัส body :
    1. ใช้สภาพแวดล้อม begin{algorithm} end{algorithm} เพื่อกำหนดอัลกอริทึม
    2. ใช้คำสั่ง matrix เพื่อวางตำแหน่งส่วนประกอบ
    3. ใช้ begin{scope} end{scope} เพื่อบรรจุเลเยอร์

[ตัวอย่างที่ 26]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้ให้ภาพประกอบแบบกราฟิกของแบบจำลองการถดถอยเทนเซอร์อันดับต่ำ เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้ทั้งแพ็คเกจ tikz และ tikz-3dplot
  • รหัส body :
    1. ตั้งค่าพารามิเตอร์ Depth , Width และ Height โดยใช้ newcommand
    2. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    3. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด

การแสดงข้อมูล

[ตัวอย่างที่ 27]

การวาดภาพ

ตัวอย่างนี้แสดงความแม่นยำในการใส่ข้อมูลของโมเดลเมทริกซ์และเทนเซอร์บางรุ่น เพื่อวาดตัวอย่างนี้ เราสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

  • รหัส preamble :
    1. กำหนด documentclass เป็นแบบ standalone
    2. ใช้แพ็คเกจ tikz
  • รหัส body :
    1. ใช้ begin{tikzpicture} end{tikzpicture} เพื่อเริ่มวาด
    2. ใช้คำสั่ง draw เพื่อกำหนดโหนด
    3. ใช้คำสั่ง pgfuseimage เพื่อนำเข้ารูปภาพ

โครงการที่เกี่ยวข้อง

  • tikz-bayesnet
  • สุดยอด-tikz
  • ทรานสดิม

สิ่งพิมพ์

ตัวอย่างเหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากเอกสารของเรา:

  • ซินหยู เฉิน, จ้านหง เฉิง, ฮั่นฉิน ไฉ, นิโคลัส โซเนียร์, ลี่จุน ซุน (2024) การแทนค่าแบบ Convolutional ของ Laplacian สำหรับการใส่อนุกรมเวลาของทราฟฟิก ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับความรู้และวิศวกรรมข้อมูล 36 (11): 6490-6502 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [สไลด์] [ข้อมูลและรหัส Python]

  • ซินหยู่ เฉิน, ลี่จุน ซุน (2022) การแยกตัวประกอบชั่วคราวแบบเบย์สำหรับการทำนายอนุกรมเวลาหลายมิติ ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการวิเคราะห์รูปแบบและความฉลาดของเครื่องจักร, 44 (9): 4659-4673 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [สไลด์] [ข้อมูลและรหัส Python]

  • ซินหยู เฉิน, เมิ่งอิง เล่ย, นิโคลัส โซเนียร์, ลี่จุน ซุน (2022) การเติมเทนเซอร์แบบออโตรีเกรสซีฟระดับต่ำสำหรับการใส่ข้อมูลทราฟฟิกเชิงพื้นที่ ธุรกรรม IEEE บนระบบขนส่งอัจฉริยะ 23 (8): 12301-12310 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [รหัสข้อมูลและ Python] (ยังได้รับการยอมรับในส่วนหนึ่งของ MiLeTS Workshop ของ KDD 2021 ดูเอกสารการประชุมเชิงปฏิบัติการ)

  • ซินหยู่ เฉิน, อี้เซียน เฉิน, นิโคลัส โซเนียร์, ลี่จุน ซุน (2021) การเรียนรู้เทนเซอร์ระดับต่ำที่ปรับขนาดได้สำหรับการใส่ข้อมูลทราฟฟิกเชิงพื้นที่ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีใหม่, 129: 103226 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [ข้อมูล] [รหัส Python]

  • ซินหยู เฉิน, ลี่จุน ซุน (2020) ความสมบูรณ์ของเทนเซอร์แบบถดถอยอัตโนมัติอันดับต่ำสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาหลายตัวแปร arXiv พิมพ์ล่วงหน้า arXiv: 2006.10436 [พิมพ์ล่วงหน้า] [ข้อมูลและโค้ด Python]

  • ซินหยู่ เฉิน, จินหมิง หยาง, ลี่จุน ซุน (2020) แบบจำลองเทนเซอร์อันดับต่ำแบบไม่นูนสำหรับการใส่ข้อมูลทราฟฟิกเชิงพื้นที่ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีใหม่, 117: 102673 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [รหัสข้อมูลและ Python]

  • Xinyu Chen, Zhaocheng He, Yixian Chen, Yuhuan Lu, Jiawei Wang (2019) ไม่มีการใส่ข้อมูลการจราจรและการค้นพบรูปแบบด้วยแบบจำลองการแยกตัวประกอบเทนเซอร์แบบเบย์ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีเกิดใหม่, 104: 66-77 [DOI] [สไลด์] [ข้อมูล] [รหัส Matlab] [รหัส Python]

  • ซินหยู่ เฉิน, จ้าวเฉิงเหอ, ลี่จุน ซุน (2019) วิธีการสลายตัวของเทนเซอร์แบบเบย์สำหรับการใส่ข้อมูลทราฟฟิกเชิงพื้นที่ การวิจัยการขนส่งส่วนที่ C: เทคโนโลยีเกิดใหม่, 98: 73-84 [พิมพ์ล่วงหน้า] [DOI] [ข้อมูล] [รหัส Matlab] [รหัส Python]

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด