在IT领域，网络建模是研究复杂系统交互和传播过程的一种重要方法。在这个场景中，我们关注的是"复杂网络SIR和SIS模型"的Python实现。这些模型常用于传染病动力学的研究，帮助我们理解疾病如何在人群或网络中传播。 SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）是一种经典的传染病模型，它将个体分为三个状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和恢复者（Recovered）。模型假设每个个体只能处于这三个状态之一，并且在特定条件下可以相互转换。 1. **易感者(S)**：未感染病毒的人群，他们可能会被感染者传染。 2. **感染者(I)**：已经感染并能传播病毒的个体，随着时间的推移，他们会从感染状态转变为恢复状态。 3. **恢复者(R)**：已经康复并具有免疫力的个体，他们不再感染他人，也不再受感染。 在SIR模型中，关键参数包括： - **β**：易感者与感染者接触后感染的概率。 - **γ**：感染者恢复（或死亡）并退出感染状态的概率。 SIS模型（Susceptible-Infected-Susceptible）则不同，它假设恢复者可以再次变得易感，即没有免疫力。这意味着个体可以无限次地反复感染。 Python实现这两个模型通常涉及以下几个步骤： 1. **网络生成**：需要构建一个复杂网络，这可以是随机图、小世界网络或无标度网络，取决于实际问题的需求。 2. **状态初始化**：随机分配个体为易感者或感染者。 3. **迭代过程**：模拟时间步长，计算每个个体在每个时间步内的状态变化。 4. **传播规则**：根据SIR或SIS模型的规则更新每个个体的状态。 5. **统计分析**：记录和分析模型运行结果，如感染峰值、感染人数、恢复人数等。 在提供的文件`SIS.py`和`SIR.py`中，我们可以预期看到以下内容： - 定义网络结构的函数，如使用`networkx`库创建网络。 - 初始化模型状态的函数，将节点标记为S、I或R。 - 更新状态的函数，根据SIR或SIS模型的规则进行计算。 - 主循环，模拟时间步长并更新网络状态。 - 输出和可视化结果的代码，可能包括使用matplotlib绘制感染率随时间的变化曲线。 通过理解和分析这些代码，我们可以深入学习如何用Python进行复杂网络建模，以及如何应用这些模型来研究疾病传播等实际问题。对于数据分析、生物信息学和社交网络分析等领域的人来说，这些都是非常有价值的知识点。

OSLOM2算法源码，linux环境 参考文献：Lancichinetti A, Radicchi F, Ramasco J J, et al. Finding statistically significant communities in networks[J]. PloS one, 2011, 6(4): e18961.

蔡式电路是由物理学家蔡国雄（Leon Chua）提出的非线性电子电路，它具有混沌行为，即在特定条件下展现出不可预测且高度复杂的动态特性。这种电路模型由电阻、电容、电感以及一个非线性元件（通常是忆阻器）组成。蔡式电路在混沌理论的研究中占有重要地位，其混沌特性被广泛应用于通信、密码学、信号处理等领域。 同步是复杂网络研究中的一个重要概念，尤其是在混沌系统中。同步意味着两个或多个独立系统的动态行为在某种意义上趋于一致，即使它们初始状态不同。在蔡式电路的同步中，可以实现多个蔡式电路的混沌行为协调一致，这对于构建混沌通信系统或优化复杂网络的性能有重要意义。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到几个以“Chua”命名的MATLAB脚本文件，这表明这些文件可能是用于模拟和可视化蔡式电路混沌行为的代码。例如： 1. `Chua42.m` 和 `Chua2.m` 可能是不同的蔡式电路参数配置，用以探索不同条件下的混沌特性。 2. `ChuaShow.m` 和 `ChuaShow2.m`、`ChuaShow42.m` 很可能包含了用于绘制电路动态行为的函数，如相平面图、时间序列图或者Lyapunov指数等，这些可以帮助我们理解和分析电路的混沌行为。 通过运行这些MATLAB脚本，我们可以观察蔡式电路如何进入混沌状态，以及如何通过调整参数实现同步。例如，可能需要调整忆阻器的非线性特性，或者改变电路的初始条件，来观察同步现象的出现。此外，还可以通过比较不同配置下的同步程度，探索最佳同步策略。 在实际应用中，同步蔡式电路可以用于混沌通信，其中发送端和接收端的蔡式电路通过调整达到同步状态，混沌信号可以作为载体隐藏信息，提高信息传输的安全性。同时，蔡式电路的混沌特性也可以用于复杂网络的建模，研究网络节点间的同步行为，这对于理解电力系统、神经网络等实际系统的动态行为有重要价值。 蔡式电路的混沌特性与同步现象是复杂系统研究的重要组成部分，不仅在理论上有深远意义，也在实际应用中展现了广阔前景。通过提供的MATLAB代码，我们可以深入学习和探索这一领域的知识，并进行相关的实验研究。

IEEE118节点系统是一个经典的电力系统模型，由118个节点和176条传输线路组成，并由四个GENERATOR进行控制和操作。这个模型可用于研究电力系统的稳定性、电力负荷分布和其它相关方面。它是电力系统领域的重要基础，吸引了众多学者的研究。 该模型可以形象地比作是一个中发电厂、电站，输电线路，变电站，配电站等构成的“大电网”。其中的各节点之间连接着不同容量和电乐等级的导线和变压器，形成了一个复杂的电力网络. 作为电力系统领域的经典模型，EEE118节点系统被广泛应用于电力系统稳定性分析以及各种指标的研究。例如，在配电网优化中，可以利用该模型实现更好的配电网控制系统，以提高电力系统的运行效率和质量。 总之，IEEE118节点系统作为电力系统仿真模型的重要代表，对于电力系统稳定性、可靠性、运行方式等方面具有重要的参考价值。随着电力系统的不断发展和变化，该模型仍在不断地发展和完善，以适应新的电力系统需求。

沈阳公交地铁网络数据，多层网络，可用于社团发现链路预测等研究

当前，复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科，其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状，首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念，然后列举了几种典型的复杂网络模型，以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点，围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果，最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.

有关复杂网络的文献综述整理版（文献都比较老）

复杂网络理论在城市交通网络分析中的应用，赵月，杜文，介绍了复杂网络的基本概念并详细分析了城市交通网络的特征；列举了两种描述城市交通网络的方法，探讨了各自存在的不足；从网络实

复杂网络相关SCI论文，包括小世界模型、无标度模型、局域世界模型等，研究复杂网络、系统工程、社交网络等相关领域的可以参考借鉴

为了提高城市公交运输能力和公共汽车网络的鲁棒性，需降低调度成本，将复杂系统理论应用于城市公共交通运输网络的优化．该文通过理论分析建立了公共汽车线路模型、城市公交车站模型和公交中心调度模型，并对基于复杂网络统计特征分析的相关理论进行了数据仿真．网络统计结果可以为城市公交运输网络的优化提供有效的参考，包括路径选择、交换时间和调度成本．理论分析和实验仿真结果表明，将复杂网络的相关理论应用于城市公交运输系统是可行的、有效的．