如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network CS7280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。
复杂网络Complex Network代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的复杂网络Complex Network作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此复杂网络Complex Network作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Quenched mean-field approximation
The evolution equations of the second widely used version of a mean-field theory for the SIS model, the so-called quenched mean-field approximation (Hethcote and Yorke, 1984; Van Mieghem, Omic, and Kooij, 2008), contain only the probabilities to be infective of individual vertices neglecting all correlations between the states (susceptible, infective) of different vertices. This approximation is applicable to arbitrary finite and infinite graphs (individual graphs, not statistical ensembles) described by an adjacency matrix $A_{i j}$. Here again the applicability of this approximation doesn’t mean that it is precise. Let the susceptible and infective states of vertex $i$ be described by the ‘spin’ variable $\sigma_i=0,1$, respectively. The probability that vertex $i$ is infective at time $t$ equals $\rho_i(t)=\left\langle\sigma_i(t)\right\rangle$, and the prevalence for a network of $N$ vertices equals the sum
$$
\rho(t)=\frac{1}{N} \sum_i \rho_i(t) .
$$
Neglecting correlations between the states of different vertices $i, j, \ldots$ means the factorization of correlation functions, $\left\langle\sigma_i(t) \sigma_j(t) \ldots\right\rangle=\rho_i(t) \rho_j(t) \ldots$, which leads to the following evolution equations of the quenched mean-field theory for the SIS model:
$$
\frac{d}{d t} \rho_i(t)=-\rho_i(t)+\lambda\left[1-\rho_i(t)\right] \sum_{j=1}^N A_{i j} \rho_j(t) .
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|The SIR, SI, and SIRS models
In the SIR model (Figure 7.3) susceptible vertices become infective by the same rule as in the SIS model, and infective vertices spontaneously become removed (recovered) with a recovery rate $\mu$. By rescaling time, one can set this rate to 1 and introduce the spreading rate $\lambda=\beta / \mu$ as in the SIS model. We first consider the heterogeneous mean-field approximation for this model. Let $s_q(t), \rho_q(t)$, and $r_q(t)$ be the fractions of susceptible, infective, and recovered vertices, respectively, among the vertices of degree $q$. Clearly,
$$
s_q(t)+\rho_q(t)+r_q(t)=1 .
$$
The prevalence in this model is the fraction of all vertices that are recovered,
$$
r(t)=\sum_a P(q) r_q(t) .
$$
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|QUENCHED MEAN-FIELD APPROXIMATION
用于 SIS 模型的第二个广泛使用的平均场理论版本的演化方程，即所谓的淬火平均场近似
HethcoteandYorke, 1984; VanMieghem, Omic, andKooij, 2008，只包含感染单个顶点的概率，忽略状态之间的所有相关性
susceptible, infective 不同的顶点。 此近似适用于任意有限和无限图individualgraphs, notstatisticalensembles 由邻接矩阵描述 $A_{i j}$. 同样， 这种近似的适用性并不意味着它是精觧的。让顶点的易感和感染状态 $i$ 由“自旋”变量描述 $\sigma_i=0,1$ ，分别。顶点的概率 $i$ 有时会传染㩐于于
这种近似的适用性并不意味看它是精确的。让顶点的 $\rho_i(t)=\left\langle\sigma_i(t)\right\rangle$, 以及网络的普遍性 $N$ 顶点等于总和
$$
\rho(t)=\frac{1}{N} \sum_i \rho_i(t) .
$$
忽略不同顶点状态之间的相关性 $i, j, \ldots$ 表示相关函数的因式分解， $\left\langle\sigma_i(t) \sigma_j(t) \ldots\right\rangle=\rho_i(t) \rho_j(t) \ldots$, 这导致 $\mathrm{SIS}$ 模型的淬火平均汤理论的以下演
化方程:
$$
\frac{d}{d t} \rho_i(t)=-\rho_i(t)+\lambda\left[1-\rho_i(t)\right] \sum_{j=1}^N A_{i j} \rho_j(t) .
$$
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|THE SIR, SI, AND SIRS MODELS
在 SIR 模型中Figure7.3易感页点按照与 SIS 模型中相同的规则变得具有感染性，并且感染性顶点自发地被移除recovered 有恢复率 $\mu$. 通过重新缩 放时间，可以将此速率设置为 1 并引入传播速率 $\lambda=\beta / \mu$ 与 SIS 模型一样。我们首先考虑该模型的异构平均场近似。让 $s_q(t), \rho_q(t)$ ，和 $r_q(t)$ 分别 是度顶点中易感、感染和恢复顶点的分数 $q$. 清楚地，
$$
s_q(t)+\rho_q(t)+r_q(t)=1 .
$$
该模型中的流行度是所有已恢复顶点的分数，
$$
r(t)=\sum_a P(q) r_q(t) .
$$
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。
