如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network SOW-MKI84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|Stochastic block model
Among the key issues of interest in network science is a modular structure of a complex network, in particular, the possibility and ways to divide a network into the set of parts with either (i) denser connections within them then connections between these parts or, (ii) vice versa, with sparser connections within the parts and denser connections between them. This criterion of division into blocks, according to density of inter- and intra-connections, is the simplest one. The stochastic block model (Holland, Laskey, and Leinhardt, $1983)$ is the basic model of random networks with a modular structure just of this kind, directly generalizing the $G(N, p)$ random graph. Let $N$ vertices of an undirected random network, $i=1,2, \ldots, N$, be parted into $m$ blocks (parts, groups, modules, communities) of sizes $N_a, a=1,2, \ldots, m$. To each vertex $i$, one can ascribe a label $a_i$ indicating block $a$ to which it belongs. Any two vertices, $i$ and $j$, in this network are connected with probability depending only on their labels – their blocks, that is, the edge $(i j)$ is present with probability $p_{a_i a_j}=p_{a_j a_i}$ and absent with probability $1-p_{a_i a_j}$. In particular, for $m=1$, there is only one such probability $p_{1_i 1_j} \equiv p_{11}$, and we get the ordinary $G(N, p)$ model. For a general $m$, there can be at the most $m(m+1) / 2$ different probabilities $p_{a b}$.
Introducing the fraction $n_a$ of vertices of vertices in block $a, n_a=N_a / N$ and assuming that the network is large and sparse, so the probabilities should scale as $1 / N, p_{a b}=c_{a b} / N$, where $c_{a b}$ is a constant, we have the average degree of a vertex in this model
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c \equiv\langle q\rangle=\frac{1}{N} \sum_a p_{a a} N_a\left(N_a-1\right)+\frac{2}{N} \sum_{a<b} p_{a b} N_a N_b \cong \sum_a c_{a a} n_a^2+2 \sum_{a<b} c_{a b} n_a n_b .
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Modularity
Let a network with an arbitrary modular structure be divided into $m$ subgraphs by edge cuts, $N_a$ vertices in subgraph $a$, where $a=1,2, \ldots, m$. These subgraphs not necessarily coincide with authentic blocks, modules, or communities in a network, if they exist at all. We can still suggest that our partition sets some modular structure of a network. How can one quantify the deviation of such an induced modular structure from a uniform one? Furthermore, how can one figure out that this partition well fits the genuine modular (or community) structure of a network? An integral measure defined for a given partition of a network, modularity $Q$, helps to answer these questions (Newman, 2003; Newman and Girvan, 2004). The modularity compares the total number of edges within the subgraphs – members of a given partition – with the average total number of edges within the corresponding subgraphs of a uniform random counterpart of the original network – its ‘null model’.
$$
\equiv \frac{1}{E}\left[\left(\begin{array}{c}
\text { total number of edges } \
\text { within members } \
\text { of network’s partition }
\end{array}\right)-\left(\begin{array}{c}
\text { expected number of edges } \
\text { within members of partition } \
\text { of uniform counterpart }
\end{array}\right)\right],(9.40)
$$
where $E$ is the total number of edges in the network. A partition with a single member, the network itself, has $Q=0$. Denoting the number of edges within member $a$ of a given partition by $E_a$, one can write
$$
Q=\frac{1}{E}\left[\left.\sum_{a=1}^m E_a\right|{\text {given network }}-\left.\sum{a=1}^m\left\langle E_a\right\rangle\right|_{\text {uniform counterpart }}\right] .
$$
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|STOCHASTIC BLOCK MODEL
分之间的连接更密集，或者，i反反之亦然，部件内部的连接更桸㛚，部件之间的连接更密集。这种根据内部和内部连㢺的密度划分 块的标准是最简单的标准。 随机块模型Holland, Laskey, and Leinhardt, $\$ 1983$ efturejustofthiskind, directlygeneralizingthe $\mathrm{G} N, p$ randomgraph. Let 否verticesofanundirectedrandomnetwork $, \mathrm{i}=1,2$, , |dots, $\mathrm{N}$, bepartedinto⿻⺌⿱一人
blocks (parts, groups, modules, communities) ofsizes $\mathrm{N} \mathrm{a}, \mathrm{a}=1,2$, , |dots, $\mathrm{m}$. Toeachvertex $\mathrm{x}$ 我, onecanascribealabela_i
inthisnetworkareconnectedwithprobabilitydependingonlyontheirlabels-theirblocks, thatis, theedgeij
,therecanbeatthemost $\frac{1}{} m+1 / 2$ differentprobabilitiesp_ab}s.
介绍分数 $n_a$ 块中顶点的顶点 $a, n_a=N_a / N$ 并假设网络很大且稀旈，所以概率应该按比例摍放 $1 / N, p_{a b}=c_{a b} / N$ ，在哪里 $c_{a b}$ 是一
个常数，我们有这个模型中顶点的平均度数
$$
c \equiv\langle q\rangle=\frac{1}{N} \sum_a p_{a a} N_a\left(N_a-1\right)+\frac{2}{N} \sum_{a<b} p_{a b} N_a N_b \cong \sum_a c_{a a} n_a^2+2 \sum_{a<b} c_{a b} n_a n_b .
$$
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|MODULARITY
让具有任意模块化结构的网络分为 $m$ 通过边缘切割的子图， $N_a$ 子图中的顶点 $a$ ，在䂙里 $a=1,2, \ldots, m$. 这些子图不一定与网络中 的真实块，模块或社区一致，如果它们存在的话。我们们然可以建诖我们的分区设置网络的一些模块化结构。如何量化这种诱导模
与原始网络的均匀随机对应物 (其“空模型”) 的相应子图中的平均边总数进行比较。
$\equiv \frac{1}{E}[($ total number of edges within members of network’s partition $)-($ expected number of edges within members
在哪里 $E$ 是网络中迦的总数。具有单个成员 (网络本身) 的分区具有 $Q=0$. 表示成员内的边数 $a$ 给定分区的 $E_a$, 可以写
$$
Q=\frac{1}{E}\left[\sum_{a=1}^m E_a \mid \text { given network }-\sum a=\left.1^m\left\langle E_a\right\rangle\right|_{\text {uniform counterpart }}\right] .
$$
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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。
