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|Greedy routing
In 1967 Stanley Milgram performed a seminal experiment for measuring distances in a network of acquaintances in the United States (Milgram, 1967; Travers and Milgram, 1969) (Figure 10.3). Milgram queried how many intermediate social links separated two randomly selected (and geographically separated) individuals. Milgram chose two locations: Omaha, Nebraska and Boston, Massachusetts. ${ }^5$ A target person was chosen at random in Boston. A large enough number of randomly selected residents of Omaha received a letter with the following instructions:
(i) If you know the target person ‘on a personal basis’ (his/her name and address were enclosed), send the letter directly to him/her.
(ii) Otherwise mail a copy of this instruction to your ‘personal’ acquaintance (someone you know on a first name basis) who is more likely than you to know the target person.
The dependence of the average greedy routing time $\langle\tau\rangle$ on the size of a generalized small-world network was explored by Kleinberg $(2000 b, 2000 a$, 2006). The questions were how quickly we could find a target in a network by using the greedy algorithm? Or, equivalently, how easily could we navigate through a network? The version of a small-world network used by Kleinberg provided a range of network architectures controlled by a model parameter. The network was a $D$-dimensional lattice of $N=L \times L \times \ldots \times L$ vertices with added specifically distributed shortcuts (Figure 10.5). In this geometry, all greedy routing paths complete successfully, and the success ratio $p_s=1$. For a lattice without shortcuts, clearly, $\langle\tau\rangle \sim L$, and it takes a lot of time to reach the target. Apparently, added shortcuts diminish delivery times, but by how much?
Originally, Kleinberg’s network was based on a two-dimensional lattice substrate, but here we assume it to be $D$-dimensional. Each vertex of the lattice has a shortcut to a vertex at the Euclidean distance $\ell$ drawn from a power-law probability distribution, $p(\ell) \sim \ell^{-\alpha}$. $^7$ If exponent $\alpha$ equals zero, then shortcuts connect uniformly randomly chosen vertices, and hence we arrive at the standard version of a small-world network. If $\alpha$ is large (shortrange shortcuts), then the network, in effect, approaches a $D$-dimensional lattice, and $\langle\tau\rangle \sim L$. Long-range shortcuts surely diminish the delivery time, but the degree of this decrease strongly depends on $\alpha$. In particular, uniformly distributed shortcuts, $\alpha=0$, give a small chance of getting closer to the target and so they they do not substantially improve navigation compared to a pure lattice. Kleinberg studied the size dependence $\langle\tau\rangle(L)$ in the entire range of exponent $\alpha$ values, from zero to infinity, and found dramatically different dependences. Figure 10.6 shows the resulting average delivery time vs. exponent $\alpha$ for a network of a given size. The main finding was that the delivery time of the greedy algorithm has a deep minimum at $\alpha=D$. Kleinberg proved that at this unique point, the size-dependence of the delivery time is very slow-polylogarithmic, $\langle\tau\rangle \sim(\ln L)^2$, while the delivery time increases much faster, as a power of $L,\langle\tau\rangle \sim L^x$, at all other values of $\alpha$. Exponent $x$ approaches zero as $\alpha$ tends to $D$. This sharp difference enabled Kleinberg to introduce the notion of navigability. In terms of Kleinberg, a network is navigable if the greedy algorithm provides rapid navigation, that is, if the function $\langle\tau\rangle(L)$ increases slower than any power law of $L$.
复杂网络代写
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1967 年，斯坦利·米尔格拉姆 (Stanley Milgram) 在美国的熟人网络中进行了一项测量距离的开创性实验（米尔格拉姆，1967 年；特拉弗斯和米尔格拉姆，1969 年）（图 10.3）。米尔格拉姆询问有多少中间社会联系将两个随机选择的（和地理上分开的）个体分开。米尔格拉姆选择了两个地点：内布拉斯加州的奥马哈和马萨诸塞州的波士顿。
在波士顿随机选择了一个目标人物。随机选择的足够多的奥马哈居民收到一封信，其中包含以下说明：
(i) 如果您“私下”认识目标人（附上他/她的姓名和地址），请直接将信寄给他/她。
(ii) 否则将本说明的副本邮寄给您的“私人”熟人（您以名字认识的人），他比您更可能认识目标人物。
平均贪婪路由时间的依赖性 $\langle\tau\rangle$ Kleinberg 探索了广义小世界网络的规模 $(2000 b, 2000 a, 2006)$. 问题是我们使用贪心算法在网络中找到目标的速度有多快? 或者, 换句话说, 我们在网络中导航 有多容易? Kleinberg 使用的小世界网络版本提供了一系列由模型参数控制的网络架构。该网络 是一个 $D$ 的维格 $N=L \times L \times \ldots \times L$ 添加了专门分布的快捷方式的顶点（图 10.5）。在这个 几何中, 所有贪心路由路径都成功完成, 并且成功率 $p_s=1$. 对于没有捷径的格子, 显然,
$\langle\tau\rangle \sim L$, 并且需要很长时间才能达到目标。显然, 增加捷径可以减少交货时间, 但减少了多少?
最初, Kleinberg 的网络是基于二维晶格祇底的, 但这里我们假设它是 $D$-维度。格子的每个顶点 都有一条到欧氏距离顶点的捷径 $\ell$ 从幂律概率分布中得出, $p(\ell) \sim \ell^{-\alpha} \cdot{ }^7$ 如果指数 $\alpha$ 等于零, 然 后快捷方式连接均匀随机选择的顶点, 因此我们得到了小世界网络的标准版本。如果 $\alpha$ 很大（短 程捷径), 那么网络实际上接近 $D$-维晶格, 和 $\langle\tau\rangle \sim L$. 远程捷径肯定会减少交货时间, 但这种 减少的程度在很大程度上取决于 $\alpha$. 特别是均匀分布的快捷方式, $\alpha=0$, 提供了接近目标的小机 会, 因此与纯格子相比, 它们不会显着改善导航。Kleinberg 研究了尺寸依赖性 $\langle\tau\rangle(L)$ 在整个指 数范围内 $\alpha$ 值, 从零到无穷大, 并发现了截然不同的依赖关系。图 10.6 显示了最终的平均交付时 间与指数 $\alpha$ 对于给定大小的网络。主要发现是贪心算法的交付时间在 $\alpha=D$. Kleinberg 证明, 在 这个独特的点上, 交货时间的大小依赖性非常慢 – 多对数, $\langle\tau\rangle \sim(\ln L)^2$, 而交货时间增加得 更快, 作为 $L,\langle\tau\rangle \sim L^x$, 在所有其他值 $\alpha$. 指数 $x$ 趋近于零 $\alpha$ 倾向于 $D$. 这种明显的差异使 Kleinberg 引入了适航性的概念。就 Kleinberg 而言, 如果贪婪算法提供快速导航, 则网络是可 导航的, 也就是说, 如果函数 $\langle\tau\rangle(L)$ 增长速度比任何幂律都慢 $L$.
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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。