如果你也在 怎样代写复杂网络complex networks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 networks在网络理论的背景下，是一种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 networks有两类众所周知且研究较多的复杂网络是无标度网络和小世界网络，它们的发现和定义是该领域的典型案例研究。两者都具有特定的结构特征–前者是幂律学位分布，后者是短路径长度和高聚类。然而，随着复杂网络研究的重要性和受欢迎程度不断提高，网络结构的许多其他方面也引起了人们的注意。
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非线性方法 nonlinear method functional analysis
变分法 Calculus of Variations
数学代写|复杂网络作业代写complex networks代考|Model for γ < 2
If the additional attractiveness is constant, $A=$ const, the continuum equation for the average in-degree $\bar{k}(s, t)$ of individual vertices that born at time $s$ and are observed at time $t$ is of the form
$$
\frac{\partial \bar{k}(s, t)}{\partial t}=c_{0} t^{a} \frac{\bar{k}(s, t)+A}{\int_{0}^{t} d u[\bar{k}(u, t)+A]}
$$
with additional starting and boundary conditions $\bar{k}(0,0)=0$ and $\bar{k}(t, t)=0$. Here we supposed that new vertices have no incoming edges. We use this assumption only for brevity. Naturally, the total in-degree of the network is $\int_{0}^{t} d u \bar{k}(u, t)=c_{0} t^{a+1} /(a+1)$. This also can be seen by integrating both the sides of $(6.16)$ over $s$. Taking into account the last equality yields the solution of $(6.16)$ :
$$
\bar{k}(s, t)=A\left(\frac{s}{t}\right)^{-(a+1)} .
$$
数学代写|复杂网络作业代写COMPLEX NETWORKS代考|Model for γ > 2
Now we choose a different rule of attachment of new edges to vertices. Let the additional attractiveness be time dependent. Furthermore, let it be proportional to the average in-degree of the network, $c_{0} t^{a} /(a+1)$, at the birth of an edge, $\left.A(t)=B c_{0} t^{a} /(a+1)\right)$. Here $B>0$ is some constant. Analogously to the above we obtain the non-stationary in-degree distribution
$$
P(k, t) \sim t^{a(1+B) /(1-B a)} k^{-[1+(1+B) /(1-B a)]}
$$
for $k \gg t^{a}$. Hence the $\gamma$ exponent is
$$
\gamma=1+\frac{1+B}{1-B a}>2
$$
The scaling regime is realized when $B a<1$.
It is known that the used continuous approach gives exact results for the scaling exponents of the growing networks with a constant density of connections [7]. Nevertheless, it is approximate, so we have checked the obtained above results by simulation.
复杂网络代写
数学代写|复杂网络作业代写COMPLEX NETWORKS代考|MODEL FOR Γ < 2
如果额外的吸引力是恒定的，一种=const，平均入度的连续方程ķ¯(s,吨)在时间出生的单个顶点s并且在时间被观察到吨是形式
$$
\frac{\partial \bar{k}(s, t)}{\partial t}=c_{0} t^{a} \frac{\bar{k}(s, t)+A}{\int_{0}^{t} d u[\bar{k}(u, t)+A]}
$$
具有附加的起始条件和边界条件ķ¯(0,0)=0和ķ¯(吨,吨)=0. 在这里，我们假设新顶点没有传入边。我们使用这个假设只是为了简洁。自然，网络的总入度为∫0吨d在ķ¯(在,吨)=C0吨一种+1/(一种+1). 这也可以通过整合双方(6.16)超过s. 考虑到最后一个等式产生的解(6.16) :
ķ¯(s,吨)=一种(s吨)−(一种+1).
数学代写|复杂网络作业代写COMPLEX NETWORKS代考|MODEL FOR Γ > 2
现在我们选择一个不同的规则将新边连接到顶点。让额外的吸引力取决于时间。此外，让它与网络的平均入度成正比，C0吨一种/(一种+1)，在边缘诞生时，一种(吨)=乙C0吨一种/(一种+1)). 这里乙>0是一些常数。与上述类似，我们获得了非平稳入度分布
磷(ķ,吨)∼吨一种(1+乙)/(1−乙一种)ķ−[1+(1+乙)/(1−乙一种)]
为了ķ≫吨一种. 因此C指数是
C=1+1+乙1−乙一种>2
缩放机制在以下情况下实现乙一种<1.
众所周知，使用的连续方法为具有恒定连接密度的增长网络的缩放指数给出了准确的结果7. 尽管如此，它是近似的，因此我们通过模拟检查了上述结果。
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