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|Beyond tree-likeness
Section $6.3$ explained that the application of the message passing algorithm to a finite graph can be treated as replacing of the original loopy graph by its infinite non-backtracking expansion (Figure 6.6b). This figure allows us to grasp the major drawback of this approximation falsely giving the infinite diameter for any finite graph if it is only not a tree. Due to neglecting finite cycles, the non-backtracking expansion contains numerous (actually infinite number) replicas of the vertices of the original loopy graph. Hence the update equations of message-passing algorithms, in particular, Eq. (6.48), overestimate sizes of finite sets of vertices to which edges lead. Karrer, Newman, and Zdeborová (2014) showed that this overestimation leads to the following inequality valid for any network:
$$
p_c^{\text {(exact) }} \geq \frac{1}{\lambda_1},
$$
where $p_c^{(\text {exact })}$ is the exact value of the percolation threshold for a network, and $\lambda_1$ is the largest eigenvalue of the non-backtracking matrix. ${ }^{12}$ In other words, the message-passing approximation provides the lower bound for the percolation threshold. ${ }^{13}$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Bow-tie structure of directed networks
In general, directed networks have a richer set of giant connected components than undirected networks. A giant connected component obtained ignoring the directedness of edges is a giant weakly connected component. There is a giant strongly connected component, which consists of the vertices mutually reachable by directed paths. The vertices of giant out-component are reachable from the strongly connected component by directed paths. A giant in-component contains all the vertices from which the strongly connected component is reachable. By this definition, the giant strongly connected component is the intersection of the giant in- and out-components, although in the literature the giant strongly connected component is often not included in the giant in- and out-components. Apparently, the presence of a giant strongly connected component is vitally important for the function of directed networks. Broder, Kumar, Maghoul, Raghavan, Rajagopalan, Stata, Tomkins, and Wiener (2000) coined the term ‘bow-tie diagram’ for this set of giant components, see Figure 6.11a. ${ }^{18}$ One can see that, in addition to the giant in-,out, and strongly connected components, the weakly connected component contains tendrils explained in this figure. The full set of tubes and tendrils turned out to be a more complicated than in the original bow-tie diagram (Figure 6.11b), as Timár, Goltsev, Dorogovtsev, and Mendes $(2017 b)$ found. Broder, et al. measured the sizes of all these components using the map of a sufficiently large part of the WWW (about 200 million pages). They found that the giant strongly connected component contained about $30 \%$ of the pages in the weakly connected component, while all tendrils contain about $25 \% .{ }^{19}$
Let us denote the relative sizes of giant weak, in-, out-, and strongly connected components by $S_{\mathrm{W}}, S_{\mathrm{IN}}, S_{\text {OUT }}$, and $S_{\mathrm{SCC}}$, respectively, and compute these numbers for uncorrelated networks with a given in-, out-degree distribution $P\left(q_i, q_o\right)$. Clearly, $\left\langle q_i\right\rangle=\left\langle q_i\right\rangle$. For the sake of concreteness, here we consider the site percolation problem and use the technique similar to that in Sections $6.1$ and 6.2. We follow Dorogovtsev, Mendes, and Samukhin (2001b) and introduce (i) the probability $X$ that following a uniformly randomly chosen edge we reach a finite number of vertices, and (ii) the proba-bility $Y$ that choosing an edge at random and moving against its direction we reach a finite number of vertices. Then, in a way similar to Sections $6.1$ and $6.2$, we derive the following equations for $X$ and $Y:^{20}$
$$
\begin{aligned}
& X=1-p+p \sum_{q_i, q_o} \frac{q_o P\left(q_i, q_o\right)}{\left\langle q_o\right\rangle} X^{q_i} \
& Y=1-p+p \sum_{q_i, q_o} \frac{q_i P\left(q_i, q_o\right)}{\left\langle q_i\right\rangle} Y^{q_o}
\end{aligned}
$$
复杂网络代写
数据科学代写复杂网络代写|超越树形相似性
第6.3$节解释了消息传递算法在有限图上的应用可以被看作是用无限的非反向追踪扩展来取代原始的循环图（图6.6b）。这个图让我们掌握了这个近似的主要缺点，即如果任何有限图不是树的话，它就会错误地给出无限直径。由于忽略了有限循环，非回溯扩展包含了原始循环图顶点的大量（实际上是无限数量的）复制品。因此，消息传递算法的更新方程，特别是公式（6.48），高估了边所指向的顶点的有限集合的大小。Karrer、Newman和Zdeborová（2014）表明，这种高估导致以下不等式对任何网络有效。
$$
p_c^{text {(exact })} \geq\frac{1}{lambda_1}。
$$
其中$p_c^{text {(exact ) }}$是一个网络的渗滤阈值的精确值，$lambda_1$是非反向追踪矩阵的最大特征值。${ }^{12}$ 换句话说，消息传递近似法提供了渗滤阈值的下界。
数据科学代写|复杂网络代写|有向网络的弓形结构
一般来说，有向网络比无向网络有更丰富的巨型连接部件集。忽略边缘的有向性而得到的巨型连接组件是一个巨型弱连接组件。有一个巨型强连接组件，它由可通过有向路径相互到达的顶点组成。巨大的外部组件的顶点可以通过有向路径从强连接组件中到达。巨型内构件包含所有强连接构件可以到达的顶点。根据这个定义，巨型强连接构件是巨型内构件和外构件的交点，尽管在文献中，巨型强连接构件往往不包括在巨型内构件和外构件中。显然，巨型强连接分量的存在对于有向网络的功能是非常重要的。Broder, Kumar, Maghoul, Raghavan, Rajagopalan, Stata, Tomkins, and Wiener (2000)为这组巨型成分创造了 “领结图”，见图6.11a。 ${ }^{18}$ 人们可以看到，除了巨型内、外和强连接成分之外，弱连接成分还包含了图中解释的卷须。正如Timár、Goltsev、Dorogovtsev和Mendes（2017b）所发现的，全套管子和卷须原来比原来的弓形图（图6.11b）更复杂。Broder等人使用$mathrm{WWW}$中足够大的部分（约2亿页）的地图测量了所有这些成分的大小。他们发现，巨大的强连接组件包含了弱连接组件中大约30美元的页面，而所有的卷轴都包含了大约25美元。
让我们用$S_{mathrm{W}}、S_{mathrm{IN}}、S_{text {OUT }}$和$S_{text {SCC }}$分别表示巨型弱连接、内连接、外连接和强连接组件的相对大小，并对具有特定内、外度分布$P\left(q_i, q_o\right)$的不相关网络计算这些数字。显然，$left\langle q_i\right\rangle=left\langle q_i\right\rangle$。为了具体化，这里我们考虑站点渗滤问题，并使用与第6.1节和第6.2节类似的技术。我们遵循Dorogovtsev, Mendes, and Samukhin (2001b)，并引入(i)概率$X$，即沿着一条均匀随机选择的边，我们到达有限数量的顶点；(ii)概率$Y$，即随机选择一条边并逆其方向移动，我们到达有限数量的顶点。然后，以类似于第6.1节和第6.2节的方式，我们推导出以下关于$X$和$Y::^{20}$的方程式
$$
X=1-p+p sum_{q_i, q_o}=1-p+p \frac{q_o P\left(q_i, q_o\right)}{left\langle q_o\right\rangle}。X^{q_i} \Y=1-p+p的四边形。\frac{q_i P_left(q_i, q_o\right)}{left\langle q_i\right\rangle}。Y^{q_o}
$$
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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。