如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network MATH3002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|Motifs in networks
A network motif is an unlabelled copy of repeating connected isomorphic subgraphs in a network. ${ }^{32}$ Motifs can be treated as building blocks of networks, and it is reasonable to characterize networks using a set of occurrence frequencies for motifs (Figure 4.6). Clearly, the number of different $n$-vertex motifs is significantly larger in directed networks than in undirected ones. Figure $4.7$ shows some of 3-vertex motifs for directed networks. Milo, Shen-Orr, Itzkovitz, Kashtan, Chklovskii, and Alon (2002) compared the occurrence frequencies of the motifs in a number of real-world situations. It turned out that the occurrence frequencies of a given motif are very different in different networks and their randomized models. Moreover, the observed number of motif copies in a real network typically exceeds that for its randomized counterpart. A tempting idea stimulating the numerous studies of motifs in networks was that each specific motif is responsible for some function of a network, and then the statistics of motifs should essentially describe and even determine the function of a network.
Most studies focus on small motifs. What about the frequency of occurrence of different motifs with fixed numbers of vertices, $n$, and edges, $m$, in a network? Vazquez, Dobrin, Sergi, Eckmann, Oltvai, and Barabási (2004) explored this occurrence frequency, and the number of the $n, m$-motifs in networks was estimated in terms of their degree-dependent clustering $C(q)$,see also Itzkovitz, Milo, Kashtan, Ziv, and Alon (2003). It is clear that in a sparse network, densely connected motifs of a given size are less frequent than motifs with a small number of edges, and cliques are the least frequent motifs.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Equilibrium network ensembles
The configuration model and models based on hidden variables are actually only special cases of far more general equilibrium statistical constructions allowing one to get a random network with a desired set of structural features. Interestingly, these equilibrium statistical ensembles, known as exponential random graph models (Strauss, 1975; Strauss, 1986; Harris, 2013), were originally developed for sociological applications. ${ }^{34}$ The structure of these random networks (ensembles) is completely determined by a set of structural constraints. These constraints imposed on a set of arbitrary structural features, local or global, ${ }^{35}$ can be of two kinds:
(i) rigid (hard), like in the configuration model leading to the product of the corresponding Kronecker symbols in the probability $\mathcal{P}(G)$ of realization of a graph $G$ in the ensemble $\mathcal{G}$;
(ii) soft, that are fixed averages of structural features $\mathcal{X}k(G), k=1,2, \ldots$ : $$ \sum{G \in \mathcal{G}} \mathcal{P}(G) \mathcal{X}k(G)=\left\langle\mathcal{X}_k\right\rangle . $$ We also fix the number of vertices, $N$, and, of course, we have the condition $\sum{G \in \mathcal{G}} \mathcal{P}(G)=1$. The idea is to get a statistical ensemble (in fact, the probabilities $\mathcal{P}(G)$ of its members) with all these constraints, maximizing the entropy, $S=\langle\ln \mathcal{P}(G)\rangle$, Eq. (3.9).
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|MOTIFS IN NETWORKS
网絡主题是网絡中重复连接的同构子图的末标记副本。 ${ }^{32}$ 主题可以被视为网络的构建块，使用一组主题的出现频率来表征网络是合理的 Figure $4.6$ 显然，不同的 数量 $n$ – 顶点基序在有向网络中明显大于在无向网络中。数字 $4.7$ 显示了有向网络的一些 3 顶点图䯃。Milo、Shen-Orr、Itzkovitz、Kashtan、Chklovskii 和Alon2002比 较了许多现实世界情况下主题的出现频率。事实证明，给定主题的出现频率在不同的网络及其随机模型中非常不同。此外，在真实网络中观察到的主题副本数量通 常超过其随机对应的数量。激发对网络中基序的大量研究的一个诱人想法是，每个特定的其序负青网络的某些功能，然后其序的统计数据应该其本上描述甚至确定 网絡的功能。 2004探索了这种发生频率和数量 $n, m$-网络中的基序是根据它们的依赖度聚类来估计的 $C(q)$ ，另见 Itzkovitz、Milo、Kashtan、Ziv和 Alon2003. 很明显，在稀疏网
数据科学代写复杂网络代写COMPLEX NETWORK代 考|EQUILIBRIUM NETWORK ENSEMBLES
其于隐藏变量的配置模型和模型实际上只是更一般的均衡统计结构的特殊情况，允许人们获得具有所需结构特征集的随机网络。有趣的是，这些平衡统计集合，称 为指数随机图模型Strauss, 1975; Strauss, 1986; Harris, 2013，最初是为社会学应用而开发的。 ${ }^{34}$ 这些随机网络的结构ensembles 完全由一组结构约束决定。 这些约束施加在一组任意结构特征上，局部的或全局的， ${ }^{35}$ 可以有两种:
$i$ 死板的hard，就像在配置模型中导致概率中相应的克罗内克符号的乘积 $\mathcal{P}(G)$ 图的实现 $G$ 在合秦中 $\mathcal{G}$;
$i i$ 软，是结构特征的固定平均值 $\mathcal{X} k(G), k=1,2, \ldots$ :
$$
\sum G \in \mathcal{G P}(G) \mathcal{X} k(G)=\left\langle\mathcal{X}_k\right\rangle
$$
我们还固定了顶点的数量， $N$ ，当然，我们有条件 $\sum G \in \mathcal{G} \mathcal{P}(G)=1$. 这个想法是得到一个统计集合infact, theprobabilities $\$ \mathcal{P}(G$ ofitsmembers)withalltheseconstraints, maximizingtheentropy,S=ไlangle $\backslash$ In $\backslash$ mathcal ${\mathrm{P}} G \backslash$ rangle\$, 等式。3.9.
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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。
