如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network COMP5313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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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Evolution preserving degrees
The random graph with a given degree sequence – the configuration modelis one of the basic models of equilibrium networks. Imagine how a growing network model with a fixed degree sequence could be organized. Let in a given sequence of degrees, $\left{q_i\right}, i=1,2, \ldots, t \equiv N$, each element $q_i$ is the degree of a vertex added at step $i$. This value stays fixed forever. Clearly, any subsequence $\left{q_i\right}, i=1,2, \ldots, t^{\prime} \leq t$ should be graphical, which is a strong constraint. Due to this restriction, the growth should start not from a single vertex but rather from a given graph, say, of $n$ vertices. Note that a new vertex of degree $q_i$ can be inserted into the network only by cutting at least $q_i$ edges, which produces at least $2 q_i$ stubs. Of them, $q_i$ stubs attach to vertex $i$, while the remaining stubs should join each other in accordance to the rules of a specific model. Thus these networks are not recursive, and the initial graph can strongly influence the entire evolution of the network.
One can easily grasp the structure of the simplest network governed by such rules. Let the growth start with an arbitrary graph and at each step a new vertex of degree 2 be added to the network in such a way that the degrees of the previous remain unchanged. If, in addition, we demand the minimum possible redistribution of connections, then each of the edges in the original graph turns into a chain of vertices, elongating with time, which is the only outcome of this growth process.
Kharel, Mezei, Chung, Erdős, and Toroczkai (2022) proposed a set of models of this sort, ranging from growing random regular graphs to growing scale-free networks. This construction is not only of academic interest, chemical complexes provide an example of real-world growing networks with fixed vertex degrees.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Evolution of simplicial complexes
Let us introduce necessary notions. Consider $d+1$ vertices-points in an $d$ dimensional space, such that they cannot be enclosed into lower-dimensional spaces. The smallest convex hull for these vertices is called the dimensional simplex. A vertex is a 0-dimensional simplex, an edge is a 1-dimensional simplex, a triangle is a 2-dimensional simplex, and so on. These $d+1$ vertices completely represent the simplex. On any subset of the vertices of a given $d$-dimensional simplex, one can base a lower-dimensional simplex. These $d^{\prime}$ dimensional simplexes $\left(d^{\prime}=0,1, \ldots, d-1\right)$ are the faces of the $d$-dimensional simplex. Thus a $d$-dimensional simplex actually contains $2^{d+1}-1$ simplexes (the simplex itself and all its faces). These $2^{d+1}-1$ simplexes can be used in description of group interactions within all possible subsets of the $d+1$ vertices. If we interconnect all the vertices of a $d$-dimensional simplex by edges, then we get a clique, and the faces are smaller cliques within this maximal clique. One can construct a complex of simplexes-the simplicial complex – such that: (i) all faces of the simplexes of the simplicial complex also belong to this complex, and (ii) each two simplexes in the simplicial complex either overlap by some of their faces or any overlap is absent (Matousek, 2013). Simplexes of different dimensions in a simplicial complex can serve as substrates for different processes and interactions. Similarly to a maximal clique, one can introduce a maximal simplex that is a simplex not contained in a larger simplex. Interconnecting all vertices within each of the simplexes of a simplicial complex by edges we get a simple graph called the skeleton (or 1-skeleton) of the simplicial complex-the set of its 0- and 1-dimensional simplexes, which provides the complete description of this simplicial complex in terms of graphs. ${ }^{23}$ Thus for every simple graph we can indicate the corresponding simplicial complex. Every clique in the skeleton of a simplicial complex represents a simplex in this simplicial complex, and every maximal clique in the skeleton represents a maximal simplex in the simplicial complex.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写复杂网络代写考察|进化保全度
具有给定度序列的随机图–配置模型是平衡网络的基本模型之一。想象一下，一个具有固定度数序列的生长网络模型可以如何组织。让在一个给定的度数序列中，$backslash$ left{{_ilright}, i=1,2, \Idots, $mathrm{t}. \$backslash$等同于$mathrm{N}$，每个元素$q_i$是在步骤$i$添加的一个顶点的度数。这个值永远保持固定。显然，任何子序列$backslash$ left{q_i\right}, i=1,2, \Idots, $/mathrm{t}{\backslash\backslash$ prime} $/backslash$ leq $t$应该是图形化的，这是一个强约束。由于这个限制，增长不应该从一个顶点开始，而应该从一个给定的图形开始，比如说，由$n$顶点组成。请注意，一个度数为q_i$的新顶点只能通过切割至少q_i$的边来插入网络，从而产生至少2q_i$的存根。其中，$q_i$的存根连接到顶点$i$，而其余的存根应该按照特定模型的规则相互连接。因此，这些网络不是递归的，初始图可以强烈地影响网络的整个演变。
人们可以很容易地掌握受这种规则支配的最简单的网络的结构。让增长从一个任意的图形开始，在每一步，一个新的度数为2的顶点被添加到网络中，这样，以前的度数保持不变。此外，如果我们要求连接的重新分配尽可能少，那么原图中的每条边都会变成一个顶点链，随着时间的推移而拉长，这是这个增长过程的唯一结果。
Kharel, Mezei, Chung, Erdős, and Toroczkai 2022年提出了一系列这类模型，从增长的随机规则图到增长的无标度网络。这种构造不仅具有学术意义，化学复合体提供了一个现实世界中具有固定顶点度的生长网络的例子。
数据科学代写|复杂网络代写|简单复合体的演变
让我们引入必要的概念。考虑$d+1$顶点–$d$维空间中的点，这样它们就不能被包围到较低维的空间中。这些顶点的最小的凸壳被称为维度单纯体。一个顶点是一个0维单线，一条边是一个1维单线，一个三角形是一个2维单线，以此类推。这些$d+1$的顶点完全代表单线。在一个给定的d$维单线的任何顶点子集上，我们可以建立一个低等的单线 这些$d^{prime}$维单线$left(d^{\prime}=0,1, \ldots, d-1\right)$是$d$维单线的面。因此，一个$d$维单线实际上包含2^{d+1}-1$单线，即单线本身和它的所有面。这些2^{d+1}-1$单线可用于描述$d+1$顶点的所有可能子集内的群组相互作用。如果用边把一个$d$维单数的所有顶点相互连接起来，那么我们就得到了一个悬崖，而面是这个单数的最大常数复合体–单数复合体–中更小的悬崖，这样。i$ 单纯复合体的所有面也都属于这个复合体，并且i$ 单纯复合体中的每两个单纯面要么通过它们的一些面重叠，要么没有任何重叠 Matousek, 2013. 简化复合体中不同维度的单纯面可以作为不同过程和相互作用的基质。与最大悬崖类似，我们可以引入一个最大单线，即不包含在较大单线中的单线。通过边把一个简单复合体的每个单线内的所有顶点相互连接起来，我们可以得到一个简单的图，称为骨架或1 s骨架，即其0维和1维单线的集合，它提供了这个简单复合体在图上的完整描述。${ }^{23}$ 因此，对于每一个简单图形，我们都可以指出相应的简单复合物。一个简明复合体的骨架中的每一个悬崖都代表这个简明复合体中的一个单线，而骨架中的每一个最大悬崖都代表这个简明复合体中的一个最大单线。
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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。
