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标题格式 鲁棒性分析 流行病分析由子标题2改为子标题1
===网络鲁棒性===
利用渗流理论研究了网络<ref>{{cite book |title= Complex Networks: Structure, Robustness and Function |author1=R. Cohen |author2=S. Havlin |year= 2010 |publisher= Cambridge University Press |url= http://havlin.biu.ac.il/Shlomo%20Havlin%20books_com_net.php}}</ref> 的结构鲁棒性。当节点的一个临界比例被移除时，网络变得支离破碎。这种现象被称为渗流<ref>{{cite book |title= Fractals and Disordered Systems |author1=A. Bunde |author2=S. Havlin |year= 1996 |publisher= Springer |url= http://havlin.biu.ac.il/Shlomo%20Havlin%20books_fds.php}}</ref> ，它代表了一种从有序-无序的临界指数的相变类型。
利用渗流理论研究了网络<ref>{{cite book |title= Complex Networks: Structure, Robustness and Function |author1=R. Cohen |author2=S. Havlin |year= 2010 |publisher= Cambridge University Press |url= http://havlin.biu.ac.il/Shlomo%20Havlin%20books_com_net.php}}</ref> 的结构鲁棒性。当节点的一个临界比例被移除时，网络变得支离破碎。这种现象被称为渗流<ref>{{cite book |title= Fractals and Disordered Systems |author1=A. Bunde |author2=S. Havlin |year= 1996 |publisher= Springer |url= http://havlin.biu.ac.il/Shlomo%20Havlin%20books_fds.php}}</ref> ，它代表了一种从有序-无序的临界指数的相变类型。
===流行病分析===
SIR模型是预测全球传染病在感染人群中传播的最著名的算法之一。
SIR模型是预测全球传染病在感染人群中传播的最著名的算法之一。
===网络连接分析===
一些网络搜索排名算法使用基于链接的中心度矩阵，包括（按顺序）Marchiori的 Hyper Search、Google 的 PageRank、Kleinberg 的 HITS 算法、CheiRank 和 TrustRank 算法。在信息科学和传播学中也进行链接分析，以便从网页的结构中理解和提取信息。例如，可以分析政客的网站或博客之间的相互联系。
一些网络搜索排名算法使用基于链接的中心度矩阵，包括（按顺序）Marchiori的 Hyper Search、Google 的 PageRank、Kleinberg 的 HITS 算法、CheiRank 和 TrustRank 算法。在信息科学和传播学中也进行链接分析，以便从网页的结构中理解和提取信息。例如，可以分析政客的网站或博客之间的相互联系。