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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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Explosive percolation
The discontinuous birth of a $k$-core and other similar hybrid phase transitions appear to be a little bit dull. Indeed, as we saw, they show the universal combination of a discontinuity (jump of an order parameter) and, typically, the square root singularity at the critical point, see Eq. (6.93). Lots of efforts were made to find discontinuous transitions different from the standard hybrid transitions. An attempt by Achlioptas, D’Souza, and Spencer (2009) raised a big wave of studies in this area of research. The idea was to delay a percolation transition by hindering the merger of large connected components, hoping that this delay could make the transition discontinuous. Then, how can this be done? Let us recall how we described the statistics of connected components in the $G(N, p)$ random graphs by the aggregation process: at each step, select two components with probability proportional to their sizes and merge them together. The first thing that comes to mind is to select components for merging with probability proportional not to to the component size $s$, but, say, to $s^\alpha$ with $0<\alpha<1{ }^{46}$ It turns out, unfortunately, that while this preferential selection indeed hinders the merging of large components and delays the transition, it does not make this transition discontinuous. Achlioptas, et al. tried another option, namely, they applied the power of choice mechanism for the selection of components for merging, generating the so-called Achlioptias processes. Specifically, they use the following model. Initially the network consists of a large number $N$ unconnected vertices, that is clusters (components). At each step sample two times (Figure 6.28):
(i) choose $m \geq 1$ vertices uniformly at random and compare the clusters to which these vertices belong; select the vertex within the smallest of these clusters; ${ }^{47}$
(ii) similarly choose uniformly at random the second set of $m$ vertices and, again, as in (i), select the vertex belonging to the smallest of the $m$ clusters;
(iii) add a link between the two selected vertices thus merging the two smallest clusters.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Largest component in finite networks
Rigorously speaking, a giant connected component and other giant components of that sort are well defined only for infinite networks. For finite networks, their role is played by the largest components. In a finite random network, the largest component sizes differ in different realizations of the network, and for the description of their statistics, one should turn to the extreme value theory. According to the large deviation principle (den Hollander, 2000; Touchette, 2009) the distribution $\mathcal{P}(S, N)$ of the relative size $S$ of the largest component (without specifying its kind) in a large random network asymptotically scales with $N$ in the following way:
$$
\mathcal{P}(S, N)=e^{-N \Phi(S)+o(N)},
$$
where the Landau symbol $o(N)$ indicates terms of order less than $N$ and $\Phi(S)$ is the so-called rate function. ${ }^{53}$ This general principle can be directly checked by measuring the statistics of largest components in simulated large
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|EXPLOSIVE PERCOLATION
不连续的延生 $k$-core 和其他类似的混合相变似平有点沉讪。事实上，正如我们所见，它们显示了不连续性的普遍组合 jumpofanorderparameter和，通常，在临界点的平方根奇点，见等式。6.93. 为了找到与标准混合转换不同的不连续转换，我们付出了很多努 过程生成随机图: 在每一步中，选择概率与其大小成正比的两个组件并将它们合并在一起。首先想到的是选择要合并的组件，概率与组件大小成 正比 $s$, 但是, 说, 到 $s^\alpha$ 和 $0<\alpha<1^{46}$ 不幸的是，事实证明，虽然这种优先选择确实阻碍了大型组件的合并并延迟了过渡，但它并没有使这种过渡 连续。Achlioptas等。尝试了另一种选择，即他们应用选择机制的力量来选珜要合并的组件，从而生成所谓的 Achlioptias 过程。具体来说，他们使
赞择 $m \geq 1$ 随机统一顶点并比较这些顶点所属的族；选捀这些族中最小的顶点:
iii在两个选定的顶点之间添加一个链接，从而合并两个最小的簇。
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|LARGEST COMPONENT IN FINITE NETWORKS
严格地说，巨型连接组件和其他此类巨型组件仅适用于无限网络。对于有限网络，它们的作用由最大的组件扮演。在有限随机网络中，最大的组 件大小在网络的不同实现中是不同的，对于它们的统计描述，应该求助于极值理论。根据大偏差原则denHollander, 2000; Touchette, 2009分 布 $\mathcal{P}(S, N)$ 相对大小 $S$ 最大的组成部分withoutspecifyingitskind在一个大型随机网络中渐进地缩放 $N$ 通过以下方式:
朗道符号在哪里 $o(N)$ 表示订单条款小于 $N$ 和 $\Phi(S)$ 就是所谓的速率函数。 ${ }^{53}$ 这个一般原则可以通过测量模拟大中最大组件的统计数据来直接检查
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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。
