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复杂网络中的因果涌现
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2024年4月25日 (四) 02:41的版本
添加19字节
、
2024年4月25日 (星期四)
→谱分解方法
第19行:
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===谱分解方法===
===谱分解方法===
−
# 输入一个网络<math>A_m</math>,得到其转移矩阵<math>T_{Am}</math>, 然后进行矩阵的特征值分解,得到特征值<math>Λ={λ_i}</math>与特征向量<math>E={e_i}</math>, 构建新的E^’={λ_ie_i|λ_i≠0}(
新的网络节点数量为N^’
)
+
# 输入一个网络<math>A_m</math>,得到其转移矩阵<math>T_{Am}</math>, 然后进行矩阵的特征值分解,得到特征值<math>Λ={λ_i}</math>与特征向量<math>E={e_i}</math>, 构建新的E^’={λ_ie_i|λ_i≠0}(
新的网络节点数量为<math>N'</math>
)
−
# 依据E^
’计算节点间的距离矩阵D_N^’×N^’:
+
# 依据E^
’计算节点间的距离矩阵<math>D_{N'×N'}</math>:
## 如果节点<math>v_i</math>和<math>v_j</math>分别在对方的邻域中(马尔可夫毯),则使用cosine计算两个节点的相似性作为距离;
## 如果节点<math>v_i</math>和<math>v_j</math>分别在对方的邻域中(马尔可夫毯),则使用cosine计算两个节点的相似性作为距离;
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
相信未来
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