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。
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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Rumour spreading
Section $7.2$ discussed the Watts threshold model applicable to social contagion phenomena. Here we consider more traditional models of rumour (or, one can say, information) spreading without thresholds for activation. The principal difference of rumour spreading as a social contagion phenomenon from disease spreading is that a rumour spreader can be influenced by an attempted recipient, unlike a virus spreader. Indeed, if you discover that somebody already knows the rumour or they show a little excitement about it, then you may stop gossiping further. This back influence on a rumour spreader is taken into account in the classical Daley-Kendall model (Daley and Kendall, 1964, 1965) and in its later variation, the Maki-Thompson model (Maki and Thompson, 1973). Each individual in a population in these models can be in one of three states: ignorant (S), spreader (I), stifler (R), similarly to the epidemic SIR model. As in the SIS and SIR model, an ignorant individual in both models becomes a spreader via contact with each of the neighbouring spreaders with a transmission rate $\beta$. The difference between the models is in the second rule. In the Maki-Thompson model, when a spreader contacts another spreader or a stifler, it becomes a stifler with rate $\alpha$. In contrast to this, in the original Daley-Kendall model, when a spreader contacts another spreader or a stifler, each of involved spreaders become a stifler with rate $\alpha$, effectively doubling the rate of emergence of stiflers when two spreaders meet. ${ }^{21}$
Let us consider the easier Maki-Thompson model on the infinite fully connected graph (well-mixed population) using the mean-field theory. We even add an extra channel – spontaneous transformation of a spreader to a stifler with rate $\mu$, like in the SIR model. Without complicating our calculations, this addition allows a convenient comparison with the epidemic SIR model. In the spirit of the SIR model, we denote the fractions of ignorants, spreaders, and stiflers by $S(t), I(t)$, and $R(t)$. Then the mean-field equations for the resulting model, can be written as
$$
\begin{aligned}
& \frac{d}{d t} S=-\beta S I \
& \frac{d}{d t} I=-\mu I+\beta S I-\alpha I(1-S)
\end{aligned}
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Opinion formation: The voter model
To quote Sood and Redner (2005), ‘the voter model is perhaps the simplest and most completely solved example of cooperative behavior.’ This model and its versions give the most basic description of opinion formation. Let each vertex $i$ be in one of two states (opinions), $\sigma_i=0,1 .^{23}$ The evolution starts with some random configuration of opinions. In the standard voter model (voter model with vertex update), at each time step (time increment $1 / N)$ :
choose a vertex uniformly at random and ascribe to this vertex the state of its randomly chosen neighbour.
Figure $7.12$ explains this update rule. After $N$ such updates, giving together time increment 1 , each vertex is updated, on average, once. ${ }^{24} \mathrm{In}$ finite graphs, this process has two absorbing states: (i) all vertices are in the state $\sigma=0$ and (ii) all vertices are in the state $\sigma=1$. On the other hand, in the great majority of infinite graphs, consensus is never reached..$^{25}$
The edge update version of the voter model implies the following rule.
At each time step:
choose an edge uniformly at random, choose one of its end vertices, and ascribe to this vertex the state of the second end vertex.
Finally, in the update rule of the invasion process, at each time step:
choose a vertex uniformly at random and its random neighbour, and ascribe to this neighbour the state of the originally chosen vertex (Figure 7.12). Loosely speaking, in the voter model, an individual (voter) adopts the neighbour’s opinion, in the voter model with edge update, the neighbours together try to arrive at a joint opinion, and in the invasion process, an individual (invader) persistently propagates his opinion to the neighbours. Clearly, all three models on regular networks are equivalent.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Rumour spreading
部分 $7.2$ 讨论了适用于社会传染现象的瓦特阈值模型。在这里, 我们考虑更传统的谣言模型(或者, 可以 说, 信息) 在没有激活阈值的情况下传播。作为一种社会传染现象的谣言传播与疾病传播的主要区别在于, 与病毒传播者不同, 谣言传播者可能会受到试图接收者的影响。事实上, 如果你发现有人已经知道这个谣言 或者他们对此表现出一点兴奋, 那么你可能会停止进一步八卦。在经典的 Daley-Kendall 模型 (Daley 和 Kendall, 1964、1965) 及其后来的变体 Maki-Thompson 模型 (Maki 和 Thompson, 1973) 中考虑了 这种对谣言传播者的反向影响。在这些模型中, 人口中的每个人都可以处于三种状态之一: 无知 (S), spreader (I), stifler (R), 类似于流行病SIR模型。与 SIS 和 SIR 模型一样, 两个模型中的无知个体通过 与具有传播率的每个相邻传播者接触而成为传播者 $\beta$. 模型之间的区别在于第二条规则。在 Maki-
Thompson 模型中, 当一个吊具接触另一个吊具或一个灭火器时, 它变成一个具有速率的灭火器 $\alpha$. 与此相 反, 在原始的 Daley-Kendall 模型中, 当一个吊具接触另一个吊具或一个抑制器时, 每个相关的吊具都会 成为一个抑制器, 其速率为 $\alpha$, 当两个传播者相遇时, 抑制者的出现率有效加倍。 21
让我们考虑使用平均场理论在无限完全连接图 (混合良好的总体) 上更简单的 Maki-Thompson 模型。我 们甚至添加了一个额外的渠道一一将传播者自发地转变为具有速率的扼杀者 $\mu$, 就像在 SIR 模型中一样。在 不使我们的计算复杂化的情况下, 这种添加可以方便地与流行病 SIR 模型进行比较。本着 SIR 模型的精 神, 我们将无知者、传播者和扼杀者的分数表示为 $S(t), I(t)$, 和 $R(t)$. 然后, 所得模型的平均场方程可写 为
$$
\frac{d}{d t} S=-\beta S I \quad \frac{d}{d t} I=-\mu I+\beta S I-\alpha I(1-S)
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Opinion formation: The voter model
引用 Sood 和 Redner (2005 年) 的话, “选民模型可能是合作行为中最简单和最完整解决的例子。”该模 型及其版本给出了意见形成的最基本描述。让每个顶点 $i$ 处于两种㚭态之一 (意见) , $\sigma_i=0,1 .{ }^{23}$ 进化始 于一些随机的观点配置。在标准选民模型 (顶点更新的选民模型) 中, 在每个时间步 (时间增量 $1 / N$ ):
随机均匀地选择一个顶点并将其随机选择的邻居的状态归因于该顶点。
数字7.12解释这个更新规则。后 $N$ 这样的更新, 一起给出时间增量 1 , 每个顶点平均更新一次。 ${ }^{24} \mathrm{In}$ 有限 图, 这个过程有两个吸收状态: (i) 所有顶点都处于状态 $\sigma=0$ (ii) 所有顶点都在状态中 $\sigma=1$. 另一方 面, 在绝大多数无限图中, 永远不会达成共识。 ${ }^{25}$
选民模型的边缘更新版本隐含以下规则。
在每个时间步:
随机均匀地选择一条边, 选择它的一个端点, 并将第二个端点的状态溨予这个顶点。 最后,在入侵过程的更新规则中,在每个时间步:
随机均匀地选择一个顶点及其随机邻居, 并将最初选择的顶点的状态归因于该邻居(图 7.12)。笼统地说, 在选民模型中, 个体 (选民) 采纳邻居的意见, 在边缘更新的选民模型中, 邻居一起尝试达成共同意见, 在 入侵过程中, 个体 (入侵者) 持续传播他对邻居的意见。显然, 常规网络上的所有三个模型都是等价的。
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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。