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|The Watts model
In a wide sense, the Watts model (sometimes the Watts threshold model) often refers to a class of models in which each vertex $i$ in a network has an activation threshold $r_i$ drawn from some distribution, and this vertex becomes active when a given function $\mathcal{F}\left(m_i, q_i\right)$ of the number of its active nearest neighbours, $m_i$, and the degree $q_i$ equals at least $r_i$. Once active, a vertex never becomes inactive. Bootstrap percolation and several other percolation and epidemic problems sit inside of this class of models (Miller, 2016). In Watts’s original work (2002), this model was formulated in the following, more narrow form. Initially, a fraction $\rho_0$ of vertices (seed vertices) is activated. This fraction can be even 0 , which corresponds to a finite number of seed vertices. Each vertex has a random threshold $r$ (real number) drawn from a distribution $f(r) .{ }^3$ Each inactive vertex $i$ becomes active if the fraction of its active nearest neighbours equals or exceeds the threshold, $m_i / q_i \geq r_i$. The activation process ends with a fraction $\rho$ of vertices activated, $\rho_0 \leq \rho \leq 1$. The final steady state of the process in this model is independent of the type of update, synchronous or asynchronous (Gleeson and Cahalane, 2007).
Let us introduce the probability $F(r) \equiv \int_{-\infty}^r d u f(u)$ that a vertex has a threshold equal to or less than $r$. Then if a vertex of degree $q$ has $m$ active nearest neighbours, it become active with the probability $F(m / q)$. We assume that a random network is uncorrelated and hence locally treelike. To obtain the final fraction of active vertices $\rho,^4$ we introduce the probability $Z$ that if we choose uniformly at random an edge, choose one of its end vertices, and delete the edge, then this vertex is active either because it is a seed vertex or because it has a sufficient number of active neighbours (without accounting for the second end of the deleted edge). The tree-likeness of the network readily leads to the following equation for $Z$ (Watts, 2002; Gleeson and Cahalane, 2007):
$$
Z=\rho_0+\left(1-\rho_0\right) \sum_{q=1}^{\infty} \frac{q P(q)}{\langle q\rangle} \sum_{m=0}^{q-1} F\left(\frac{m}{q}\right)\left(\begin{array}{c}
q-1 \
m
\end{array}\right) Z^m(1-Z)^{q-1-m}
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Main epidemic models
We consider ‘compartmental’ epidemic models with only two or three states of a vertex: susceptible, infective, and removed (recovered). This number of states is sufficient to produce a rich set of behaviours even without introducing activation thresholds. The standard terms of epidemiology’susceptible’, ‘infective’, and ‘removed’-will be clear from the formulations of specific models. Succinctly, the ‘susceptible’, and ‘infective’ states of individual vertices usually correspond to the inactive and active states in the preceding sections, and a ‘removed’ vertex neither influences the states of other vertices in a network nor its state can be influenced by them.
Figure $7.3$ explains the organization of the four basic epidemic modelsthe SI, SIS, SIR, and SIRS models – and of the contact process. ${ }^6$ In each of the models, the transition from the susceptible (S) to the infective (I) states of a vertex is induced by infective nearest neighbours (transition rate $\beta$, also called effective spreading rate or transmission rate), see details in the next sections, where we also explain the difference between the SIS model and the contact process. The rest transitions between states are spontaneous with transition rates $\mu$ and $\eta$. Often, one of the spontaneous transition rates, for example, $\mu$, is set to 1 by rescaling time and then the transition rate $\beta$ rescales to $\lambda \equiv \beta / \mu$. In the following sections, we denote the fractions of susceptible, infective, and removed (or recovered) vertices in a network at time $t$ by $S(t), I(t) \equiv \rho(t)$, and $R(t) \equiv r(t)$, respectively.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|The Watts model
从广义上讲, Watts 模型（有时垨称为 Watts 阈值模型）通常指的是一类模型, 其中 每个顶点 $i$ 在网络中有一个激活阈值 $r_i$ 从某个分布中提取, 并且当给定函数时该顶点变得 活跃 $\mathcal{F}\left(m_i, q_i\right)$ 其活跃的最近邻居的数量, $m_i$, 以及学位 $q_i$ 至少等于 $r_i$. 一旦激活, 顶 点就永远不会变为非活动状态。Bootstrap 渗滤和其他几个渗滤和流行病问题存在于此 类模型中 (Miller, 2016 年)。在 Watts 的原始著作（2002 年）中, 该模型被表述为 以下更狭义的形式。最初, 一小部分 $\rho_0$ 顶点 (种子顶点) 被激活。这个分数甚至可以是 0 , 它对应于有限数量的种子顶点。每个顶点都有一个随机阈值 $r$ （实数）从分布中抽取 $f(r) .{ }^3$ 每个非活动顶点 $i$ 如果其活跃的最近邻居的比例等于或超过阈值, 则变得活跃, $m_i / q_i \geq r_i$. 激活过程以分数结束 $\rho$ 激活的顶点, $\rho_0 \leq \rho \leq 1$. 该模型中流程的最终稳 定状态与更新类型、同步或异步无关 (Gleeson 和 Cahalane, 2007 年)。
让我们介绍一下概率 $F(r) \equiv \int_{-\infty}^r d u f(u)$ 顶点的阈值等于或小于 $r$. 那么如果度的顶点 $q$ 有 $m$ 活跃的最近邻, 它变得活跃的概率 $F(m / q)$. 我们假设随机网络是不相关的, 因此 是局部树状的。获得活动顶点的最终分数 $\rho$, 我们引入概率 $Z$ 如果我们均匀地随机选择一 条边, 选择它的一个末端顶点, 然后删除边, 那 八这个顶点是活动的, 因为它是一个种 子顶点, 或者因为它有足够数量的活动邻居（不考虑第二个删除边缘的末端）。网络的 树状结构很容易得出以下等式 $Z$ (Watts, 2002 年; Gleeson 和 Cahalane, 2007 年):
$$
Z=\rho_0+\left(1-\rho_0\right) \sum_{q=1}^{\infty} \frac{q P(q)}{\langle q\rangle} \sum_{m=0}^{q-1} F\left(\frac{m}{q}\right)(q-1 m) Z^m(1-Z)^{q-1-m}
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Main epidemic models
我们考虑只有两个或三个顶点状态的“隔间””流行病模型：易感、感染和移除（恢复）。 即使不引入激活阈值, 这种状态数量也足以产生一组丰富的行为。流行病学的标准术 语‘易感’、传染性’和’移除’一一将从特定模型的表述中一目了然。简而言之, 单个顶点的 “易感”和“感染”状态通常对应于前面部分中的非活动和活动状态, 并且“删除”的顶点既 不会影响网络中其他顶点的状态, 也不会影响其状态被他们。
数字7.3解释了四种基本流行病模型（SI、SIS、SIR 和 SIRS 模型）的组织以及联系过 程。6在每个模型中, 顶点的易感 (S) 状态到感染 (I) 状态的转变是由感染性最近邻 (转变率 $\beta$, 也称为有效传播率或传输率), 请参阅下一节的详细信息, 其中我们还将 解释 SIS 模型与联系过程之间的区别。状态之间的其余转换是自发的, 具有转换率 $\mu$ 和 $\eta$. 通常, 其中一种自发转换率, 例如, $\mu$, 通过重新调整时间然后转换速率设置为 $1 \beta$ 重 新调整为 $\lambda \equiv \beta / \mu$. 在以下部分中, 我们表示网络中易感、感染和删除（或恢复）顶点 的分数经过 $S(t), I(t) \equiv \rho(t)$, 和 $R(t) \equiv r(t)$, 分别。
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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。