如果你也在 怎样代写网络分析Network Analysis PHYS5116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。网络分析Network Analysis是一套综合技术，用于描述行为者之间的关系，并分析从这些关系的重复出现中产生的社会结构。其基本假设是，通过分析实体之间的关系，可以对社会现象做出更好的解释。这种分析是通过收集以矩阵形式组织的关系数据进行的。如果行动者被描述为节点，而他们的关系被描述为节点对之间的线，那么社会网络的概念就从一个隐喻变成了一个可操作的分析工具，它利用了图论和矩阵及关系代数的数学语言。
网络分析Network Analysis是科学地理学的一个重要组成部分，这一事实导致其迅速被引入GIS，因为分析工具被添加到GIS软件不断增长的功能套件中。鉴于可以利用网络结构的应用领域异常广泛，网络在GIS中的应用也越来越多，而且在可预见的未来，网络可能仍然是一个主要的空间分析平台。虽然地理学中分析的网络种类繁多（道路网络、河流网络、公共设施网络等等），但真正为研究和实践提供价值的是结构上的相似性，而不是应用上的多样性。网络代表了一个基本的空间领域，许多现象都可以在上面找到，许多活动也在上面进行。
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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|The configuration model
By the late 1970 s, the theory of classical random graphs was already well developed, and mathematicians started to search for more general network constructions. In 1978, Edward A. Bender and E. Rodney Canfield published a paper entitled ‘The asymptotic number of labelled graphs with given degree sequences’ in which they described random networks with significantly richer architectures than the Erdős-Rényi graph. Béla Bollobás strictly formulated this generalization of the Erdős-Rényi model in his 1980 paper ‘A probabilistic proof of an asymptotic formula for the number of labelled random graphs’ and named it the configuration model. This generalization turned out to be a major step toward real networks in the post-Erdős epoch.
Before introducing the configuration model, we revisit the idea of classical random graphs. Speaking in simple terms, a classical random graph is the maximally random network that is possible for a given average degree of a node, $\langle q\rangle$. The Erdős-Rényi model, $G(N, E)$, is one of the two versions of classical random graphs: a maximally random network (more rigorously, uniformly random ensemble of graphs) under two restrictions: (i) the total number of vertices $N$ is fixed and (ii) the total number of edges, $E$, is fixed.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Local tree-likeness
Let us first consider an arbitrary undirected graph-a single realizationwith the numbers $N(q)$ of vertices of degree $q, \sum_q N(q)=N$. The frequency of occurrence of vertices of degree $q$ is given by the ratio $N(q) / N$. The total degree of the graph – double the number of edges – equals $\sum_q q N(q)=$ $N\langle q\rangle$. Clearly, $N(q)$ vertices of degree $q$ attract $q N(q)$ stubs (“halves of edges’) of the total number $N\langle q\rangle$. Then the frequency with which end vertices of a randomly chosen edge have degree $q$, is $q N(q) /(N\langle q\rangle)$. In other words, select an edge at random, choose at random one of its end vertices, then the probability that it has $q$ connections equals $q N(q) /(N\langle q\rangle) .^4$
For random networks, this important statement is formulated as follows. In an arbitrary (uncorrelated or correlated) random network with a degree distribution $P(q)$, the degree distribution of an end vertex of a randomly chosen edge is
${ }^2$ Note that the term ‘at random’ without further specification usually means ‘uniformly at random’. To build a particular realization of this network, make the following: (i) create the full set of vertices with a given sequence of stub bunches; (ii) from all these stubs, choose at random a pair of stubs and join them together; (iii) from the rest of the stubs, choose at random a pair of stubs and join them together, and so on until no stubs remain.
${ }^3$ The difference is that the configuration model is a statistical ensemble of multigraphs, while the classical random graphs are based on simple graphs. We shall see that for sparse uncorrelated networks with rapidly decaying degree distributions, this difference is not essential.
${ }^4$ We can also look at this problem in a slightly different way. Let us consider the full multiset of all $2 E=N\langle q\rangle$ nearest neighbours of all vertices in an arbitrary graph. Then the frequency with which vertices in this multiset have degree $q$ is equal to $q N(q) /(N\langle q\rangle)$.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|THE CONFIGURATION MODEL
到 1970 年代后期，经典随机图的理论已经得到了很好的发展，数学家开始寻找更一般的网络结构。1978 年，Edward A. Bender 和 E. Rodney Canfield 发表了一篇题 为“具有给定度数序列的标记图的渐近数”的论文，其中他们描述了具有比 Erdős-Rényi 图更丰富的架构的随机网络。Béla Bollobás 在他 1980 年的论文“标记随机图数 量的渐近公式的概率证明”中严格阐述了 Erdős-Rényi 模型的这种概括，并将其命名为配置模型。事实证明，这种概括是后 Erdős 时代向真实网络迈出的重要一步。 在介绍配置模型之前，我们重新审视经典随机图的概念。简单来说，经典随机图是节点给定平均度数可能的最大随机网络， $\langle q\rangle$. Erdős-Rényi 模型， $G(N, E)$, 是经 典随机图的两个版本之一：最大随机网络morerigorously, uniformlyrandomensembleofgraphs 在两个限制下: $i$ 顶点总数 $N$ 是固定的并且 $i$ ii边的总数，E, 是 固定的。
数据科学代写复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|LOCAL TREE-LIKENESS
让我们首先考虑一个任意的无向图一-一个具有数字的单一实现 $N(q)$ 度数的顶点 $q, \sum_q N(q)=N$. 度数顶点的出现频率 $q$ 由比率给出 $N(q) / N$. 图的总度数一-边数 的两倍一-等于 $\sum_q q N(q)=N\langle q\rangle$. 清楚地， $N(q)$ 度数顶点 $q$ 吸引 $q N(q)$ 存根 “halvesofedges 总数的 $N\langle q\rangle$. 那么随机选择的边的末端顶点具有度数的频率 $q$ ，是 $q N(q) /(N\langle q\rangle)$. 换句话说，随机选择一条边，随机选择它的一个末端顶点，然后它具有的概率 $q$ 连接等于 $q N(q) /(N\langle q\rangle))^4$
对于随机网络，这一重要陈述表述如下。在任意uncorrelatedorcorrelated具有度分布的随机网络 $P(q)$ ，随机选择的边的末端顶点的度分布是
${ }^2$ 请注意，没有进一步说明的术语“随机”通常表示“均匀随机”。要构建此网络的特定实现，请执行以下操作： $i$ 使用给定的存根束序列创建完整的顶点集； $i i$ 从所有 这些存根中，随机选择一对存根并将它们连接在一起； $i i i$ 从其余的存根中，随机选择一对存根并将它们连接在一起，依此类推，直到没有存根。
${ }^3$ 不同之处在于配置模型是多重图的统计集合，而经典的随机图是基于简单图的。我们将看到，对于具有快速䈞减度分布的稀疏不相关网络，这种差异不是必需 的。
我们也可以用稍微不同的方式来看待这个问题。让我们考虑所有的完整多集 $2 E=N\langle q\rangle$ 任意图中所有顶点的最近邻。那么这个多重集中的顶点有度数的频率 $q$ 等 于 $q N(q) /(N\langle q\rangle)$. 于 $q N(q) /(N\langle q\rangle)$
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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。
