如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network TSKS33这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。复杂网络Complex Network在网络理论的背景下，复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图（网络）–这些特征在简单的网络（如格子或随机图）中不会出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域（自2000年以来），主要受到现实世界网络的经验发现的启发，如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。
复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。
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物理代写|复杂网络代写Complex Network代考|The case of triangles
Networks with large number of triangles are particularly interesting. The Strauss model of clustering is an exponential model with two soft constraints, for the number of edges and for the number of triangles (Strauss, 1975, 1986). The grand canonical ensemble of the Strauss model is described by the network Hamiltonian
$$
\mathcal{H}(G)=-\mu_2 \frac{1}{2} \operatorname{Tr} A^2-\mu_3 \frac{1}{6} \operatorname{Tr} A^3
$$
whose second term favours triangles (high clustering). This Hamiltonian can be processed similarly to standard spin models, if we treat the elements of the adjacency matrix as ‘spin variables’, like in matrix models. Then a usual mean-field theory can be applied to this ‘spin system’. The mean-field solution of the problem reveals two phases: normal phase, in which triangles are spread uniformly over the network, and the condensation phase, in which a fraction of vertices have large degrees and clustering about 1, stealing triangles and connections from the remaining vertices. ${ }^{37}$ The phase transition between them is of the first order, and so there is a large region on the phase diagram of this system, where these two phases co-exist. ${ }^{38}$ In simulations, in this region, networks rapidly fall into the condensation phase. At first sight, this is a drawback of the Strauss model originally aimed at real-world network systems with strong though uniform clustering. In other words, it seems that the Strauss model can be either in a uniform state with a uniform state with high clustering. Intrigued by this controversy, Burda, Jurkiewicz, and Krzywicki (2004) explored the dynamics of the transition of this system from the metastable normal state to the stable condensation one in this model, asking, how long does it take to pass the barrier separating the states? It turned out that the height of the barrier rapidly diverges with $N$. Therefore in the metastability region of large networks, it is actually impossible to approach the condensation state, starting from the homogeneous configuration, even with high clustering, and they stay homogeneous virtually for ever.
物理代写|复杂网络代写Complex Network代考|Weighted networks
Here we only briefly touch upon random weighted networks, focusing on edge weighted networks and assuming that weights are non-negative real numbers. In this situation, the entries of the adjacency matrix of a weighted graph are weights, $A_{i j}=w_{i j}$ with zeros on the diagonal. The unweighted projection of the adjacency matrix of a weighted graph is the matrix $A_{\text {unweighted }}=\theta(A)$, where the $\theta$-function, $\theta(x \leq 0)=0, \theta(x>0)=1$, is applied to all entries of the matrix $A$. The simplest local characteristics of a vertex are the strength
$$
s_i=\sum_{j=1}^N A_{i j}=\sum_{j \in \partial_i} A_{i j}
$$
and the degree
$$
q_i=\sum_j \theta\left(A_{i j}\right) .
$$
Note that, in contrast to the degree of a vertex in an unweighted graph, the pair of numbers, namely the strength and degree, $s_i$ and $q_i$, provide only a small piece of information about the edges adjacent to vertex $i$. The complete information (ignoring the neighbours) should be given by the set of the weights of the adjacent edges. An additional, yet non-complete, information in given by the disparity of a vertex (Barthélemy, Barrat, Pastor-Satorras, and Vespignani, 2005a),
$$
Y_i=\frac{1}{s_i^2} \sum_j A_{i j}^2
$$
where $Y_i=1 / q_i$ when all weights of the adjacent edges are equal, and $Y_i$ is close to 1 when one of the adjacent weights is much greater than the weights of the remaining adjacent edges. ${ }^{39}$
复杂网络代写
物理代写|复杂网络代写Complex Network代考|The case of triangles
具有大量二角形的网絡特别有趣。Strauss 聚类模型是一个指数模型，具有两个软约束，即边数和三角形数 (Strauss, 1975， 1986）。施特劳斯模型的大规范集成由网络哈密顿量描述
$$
\mathcal{H}(G)=-\mu_2 \frac{1}{2} \operatorname{Tr} A^2-\mu_3 \frac{1}{6} \operatorname{Tr} A^3
$$
第二项有利于三角形 (高聚类)。如果我们将邻接矩阵的元挈视为“目旋变量”，就像在矩阵模型中一样，这个哈密顿量可以与标准 自旋模型类似地处理。然后可以将通常的平均场理论应用于这个“自旋䒺统”。该问题的平均场解决方穼揭示了两个阶段: 正常阶 接。剩余的顶点。 ${ }^{37}$ 它们之间的相变是一级相变，因此该系统的相图上有很大的区域，这两个相共存。 ${ }^{38}$ 在槻拟中，在该区域，网 换句话说，似乎施特劳斯模型既可以处于统一状态，也可以处于具有高度聚类的统一状态。Burda、Jurkiewicz 和 Krzywicki (2004) 对这一争议很感佥趣，在该模型中探率了该系统从亚稳态正常态到稳定矢豣态的转变动力学，询问需要多长时间才能甬过 分隔状态? 事实证明，屏障的高度随着 $N$. 因此，在大型网絡的亚稳态区域，实际上不可能接近㠜聚态，从同构配置开始，即使是 高聚类，它们几乎永远保持同构。
物理代写|复杂网络代写Complex Network代考|Weighted networks
在这里，我们只简要介绍随机加权网絡，重点关注边縁呶网络并假设权重是非负实数。在这种情况下，加权图的邻接矩阵的条目 是权重， $A_{i j}=w_{i j}$ 对角线上有零。加权图的邻接矩阵的末加权投影是矩阵 $A_{\text {unweighted }}=\theta(A)$ ，其中 $\theta$-功能， $\theta(x \leq 0)=0, \theta(x>0)=1$, 应用于矩阵的所有条目 $A$. 顶点最简单的局部牡征是强度
$$
s_i=\sum_{j=1}^N A_{i j}=\sum_{j \in \partial_i} A_{i j}
$$
和学位
$$
q_i=\sum_j \theta\left(A_{i j}\right) .
$$
请注意，与末加权图中顶点的度数相比，这对数字，即强度和度数， $s_i$ 和 $q_i$ ，只提供关于与顶点相邻的边的一小部分信息 $i$. 完整的 信息 (忽略邻居) 应该由相邻边的权重集给出。由顶点的视差给出的附加但不完整的信息 (Barthélemy，Barrat，PastorSatorras 和 Vespignani，2005a)，
$$
Y_i=\frac{1}{s_i^2} \sum_j A_{i j}^2
$$
在郆里 $Y_i=1 / q_i$ 当相邻边的所有权重相等时，并且 $Y_i$ 当相邻权重之一远大于其余相阾边的权重时，接近 $1^2{ }^{39}$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。