图论
介绍
图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。
该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！
目录
演算法
马图拉·贝克（Matula Beck）
原始
应用领域
疫情暴发
外汇套利
人居竞赛
人居占用
核心
骑士之旅
2021-11-11 15:07:03
24.78MB
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生态复杂系统中 “石头-剪刀-布”博弈的实例生态复杂系统中 “石头-剪刀-布”博弈的实例生态复杂系统中 “石头-剪刀-布”博弈的实例
2021-11-10 14:11:04
2.64MB
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加权网络是复杂网络研究的一个重要分支,连边权重的异质性有助于刻画复杂系统的各种特性.但长期以来,由于加权网络上各种统计量的定义不统一、物理意义不明确,很多学者直接抛弃交互作用的强度,使用门限值将加权网络变为二值无权网络后再进行研究.本文综述了加权网络上常用的统计量,并简要介绍了这些统计量在实际复杂系统分析中的应用.本研究有助于相关研究人员明确各种加权网络统计量的物理意义,使用加权网络对复杂系统进行分析和刻画.同时,理解各种常用统计量的内在联系和应用背景是构造更有效加权网络统计量的基础.最后介绍了各种权重网络的随机化置乱方法,为分析和理解实际加权网络统计量的绝对值提供了参考和比较.
2021-09-27 16:40:25
1.12MB
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