又有几天没写了，实在是这几章东西越来越多了，难度也逐渐上升了。第三章：无标度性质无标度网络是度分布服从幂律分布的网络。\[p_k \propto k^{-\gamma}
\]注意在离散和连续形式下的归一化条件不同。随机网络和无标度网络的主要区别体现在度分布的尾部，即\(p_k\)中k比较大的区域。
下图是两者的对比。枢纽节点在随机网络中不存在，在无标度网络中自然出现。无标度的含义无标度一词源于统计
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2024-10-22 21:13:29
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无尺度网络[编辑]维基百科，自由的百科全书（重定向自无标度网络）
在网络理论中，无尺度网络（或称无标度网络）是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点（称为“枢纽”或“集散节点”）的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力，但面对协同性时则显得脆弱。现实中的许多网络都带有无尺度的特性，例
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2023-07-20 12:39:46
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# 无标度网络的幂律分布及其Python实现
无标度网络（Scale-free Network）是一种拓扑结构，其节点的度分布呈现幂律特征。这类网络在现实世界中非常常见，如社交网络、互联网和生物网络等。了解无标度网络的特性不仅有助于理解网络结构的复杂性，也为其在各种领域的应用提供了理论依据。
## 什么是无标度网络？
无标度网络是指其度分布（节点的连接数）不遵循传统的正态分布，而是呈现幂律分
使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库：
• numpy：科学计算的基础库（例如：矩阵）
• matplotlib：绘图库
• scipy：科学计算库
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2023-05-24 14:45:52
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引入指数形式的曲线也是工程实践中经常遇到的。比如指数衰减。处理流程获取实验数据x, y利用scipy.optimize.curve_fit()进行指数函数拟合。 curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。可以提供一个初值，使得拟合更快更准。得到拟合出的系数，进行后续的数据处理。实例已知一组类似指数衰减数据，形如:，需拟合出系数。import numpy a
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2023-06-07 20:03:28
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小白的学习笔记，欢迎各位大神批评指正。python 曲线拟合（一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可1.多项式拟合（1）简介 z= numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)[source]Deg Degree of th
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2023-12-05 20:16:26
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需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布，所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。import numpy as np
import matplotli
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2023-06-09 10:46:04
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无标度网络及MATLAB建模无标度网络1.简介传统的随机网络(如 ER模型)，尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同， 即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布， 有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少， 随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，
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2024-01-05 17:51:38
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代码源自网络，出处尽量标明。做个笔记而已，高手请勿鄙视。编辑中。。。例子：拟合一种函数Func，此处为一个指数函数。出处：SciPy v1.1.0 Reference Guidedocs.scipy.org#Header
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
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2023-07-04 12:53:22
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传统的随机网络（如ER模型），尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。节点连接数的泊松分布： 一个随机网络： 现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般
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2023-07-02 15:11:15
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BA无边度网络模型构造算法（1）增长：从一个具有 m_0 个节点的联通网络开始，每次引入一个新的节点, 并且连到 m 个已经存在的节点上，这里 m <= m_0。（2）优先连接：一个新的节点与一个已经存在的节点 i 相连的概率 w 与节点 i 的度 k_i 之间的关系为 w = k_i / ( k_1 + k_2 + k_3 + ... + k_n )，其中n为网络中的节点的总个数。特别的说
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2024-04-13 06:08:25
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要1.随机网络（random network） 2.无标度网络 （scale-free network） 3.小世界 network 4.NS小世界network 首先，通过随机
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2023-11-23 18:25:16
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目录一、前言二、无标度性（scale-free）三、标度不变性（scale invariance）四、总结参考文献 一、前言在学习《Emergence of Scaling in Random Networks》这篇经典的文章时，文中提到了两种说法的性质——无标度性（scale-free）与标度不变性（scale invariance），往往我们会把它当作是同一种性质，或许事实也确实如此。二、无标
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2023-10-26 14:16:08
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python作为一款可以简单方便地进行科学计算的语言，进行曲线拟合自然是必备的功能之一了。本文就如何进行曲线拟合进行讲解。本文需要进行拟合的数据为：x = np.arange(1, 31, 1)
y = np.array([20, 23, 26, 29, 32, 35, 38, 45, 53, 62, 73, 86, 101, 118, 138, 161, 188, 220, 257, 300,
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2023-09-18 19:49:04
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01 非线性决策边界的logistic回归拟合常规的logistic回归在解决分类问题时，通常是用于线性决策边界的分类（如下图-左图），因为logistic回归可以视为线性回归的一种转化，其回归模型为 (sigmoid函数)：image.png式中的z=θTx(i)就是不同x的线性表达式f(x) = g(w0+w1x1+w2x2)。那么，对于线性决策边界的分类，如何用logistic回归预测、拟合
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2023-08-24 19:54:01
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# Python无标度网络的探索
无标度网络（Scale-Free Network）是一种广泛存在于自然界和社会网络中的连接模式，其最显著的特点是，网络中节点的连接数分布遵循幂律法则。也就是说，少数节点拥有大量的连接（高度节点），而大多数节点只有少量连接。这种网络结构在互联网、社交网络、大规模科学合作网络等领域发挥着重要作用。
## 1. 无标度网络的生成
无标度网络的生成通常采用“优先连接
```
ba 无标度 python 是一个在数据处理和算法分析中遇到的挑战，尤其是在处理大规模图数据时。这种无标度特性使得图的节点数和边数之间没有固定的比例，使得对算法的性能和资源消耗的分析变得复杂。以下是对解决这一问题的详细总结与复盘。
## 背景定位
在很多推荐系统、社交网络及其他大规模数据分析的场景中，用户经常反馈关于性能不佳的问题。特别是，当处理无标度网络的特性时，系统的响应时间和资源
网络节点的度没有明显的特征长度我们就称之为无标度网络。一、BA无标度网络模型1、模型概述ER随机图和WS小世界模型忽略了实际网络的两个重要特性： （1）增长特性：即网络的规模是不断扩大的。例如每个月都会有大量的新的科研文章发表，www上则每天都有大量新的网页产生。而ER随机图和WS小世界模型中网络节点数是固定的。 （2）公先连接特性：即新的节点更倾向于与那些具有较高连接度的hub节点相连接。这种现
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2024-05-13 18:04:32
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无标度网络具有形似马太效应的分布特性，并且它的度分布的统计特性呈现幂律分布，直接上老师PPT：现在要去验证这个特性。从上图可以看出，这样的幂律分布经过两边取对数后，可以在对数坐标系下近似成一个直线的形式。实际上不需要这样一张对数坐标纸，只要将统计好的<度数:该度的节点数>均取同底的对数(我取的是自然对数)，也就是logf(x)和logx，再作为纵坐标和横坐标放在坐标系中就可以寻求回归直
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2024-04-20 20:19:48
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病毒传播为什么如此迅速？我不是医学专业的，所以我无法从专业的视角去解释病毒到底是什么，它们的行为我也不懂，但是我可以从另一个专业的视角，给大家普及一下病毒传播的承载介质，即 网络 。我不可能去描述真实的网络，所以我只能用抽象的网络去仿真真实的网络，这很容易。如果我们把所有的城市（或者一个人）看作一个网络的节点，两个城市之间的或真实或虚拟的链接看作该网络的一条边。那么一个城市在考虑是否与另一个城市建
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2023-11-30 12:48:59
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