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第69行：
第69行： − + − + − + 第87行：
第87行： − + + − + − = \sum_{j} e_{ij} −
→公式表达二
===公式表达二===
===公式表达二===
模块度可以表示为<br>
模块度可以表示为<br>
<math>Q = \frac{1}{2m} \sum_{vw} \left[ A_{vw} - γ\frac{k_v k_w}{2m} \right]\gamma(c_i,c_j)
<math>Q = \frac{1}{2m} \sum_{vw} \left[ A_{vw} - γ\frac{k_v k_w}{2m}\right] \delta(c_{v}, c_{w})
</math>
</math>
其中：Avw为共引网络相邻矩阵的一个元素；k<sub>v</sub>为节点v 的度；m为网络中的连边总数；c<sub>v</sub>为节点<math>v</math>被分配到的社团，如果c<sub>v</sub>=c<sub>w</sub>，则函数（c<sub>v</sub>，c<sub>w</sub>）为1，否则为0。函数Q最大化即可得到最优社团划分。注意：γ是Q中的分辨率参数，标准模块函数中的γ=1。较大的γ参数可检测出较小但较多的社团，较小的γ参数可检测出较大但较少的社团。需要说明的是，虽然社团数量的分布受到参数γ的影响，但动力学特性的显示几乎与社团分辨率无关。（摘自集智俱乐部微信公众号文章《[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOI-ItIstrqTCHs1QKWUUg Nature通讯：科学家兴趣转移愈发频繁，但对科研生涯可能不利]》）
其中：Avw为共引网络相邻矩阵的一个元素；k<sub>v</sub>为节点v 的度；m为网络中的连边总数；c<sub>v</sub>为节点<math>v</math>被分配到的社团，如果c<sub>v</sub>=c<sub>w</sub>，则函数（c<sub>v</sub>，c<sub>w</sub>）为1，否则为0。函数Q最大化即可得到最优社团划分。注意：γ是Q中的分辨率参数，标准模块函数中的γ=1。较大的γ参数可检测出较小但较多的社团，较小的γ参数可检测出较大但较少的社团。需要说明的是，虽然社团数量的分布受到参数γ的影响，但动力学特性的显示几乎与社团分辨率无关。（摘自集智俱乐部微信公众号文章《[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOI-ItIstrqTCHs1QKWUUg Nature通讯：科学家兴趣转移愈发频繁，但对科研生涯可能不利]》）
e_{ij}= \sum_{vw} \frac{A_{vw}}{2m} 1_{v\in c_i} 1_{w\in c_j}
e_{ij}= \sum_{vw} \frac{A_{vw}}{2m} 1_{v\in c_i} 1_{w\in c_j}
</math>
</math>
<math>a_i</math>表示连接到社区i的连边总数，则有<math>
<math>a_i</math>表示连接到社区i的连边总数，则有<math>
a_i=\frac{k_i}{2m}
a_i=\frac{k_i}{2m}= \sum_{j} e_{ij}
</math>
</math>
===公式表达三===
===公式表达三===
模块度的另一种计算公式为<br>
模块度的另一种计算公式为<br>