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复杂网络中的因果涌现
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2024年11月9日 (星期六)
→检验动力学的一致性
第151行:
第151行:
输入:微观网络<math>A</math>与宏观网络<math>B</math>;输出:动力学的不一致性(inconsistency)
输入:微观网络<math>A</math>与宏观网络<math>B</math>;输出:动力学的不一致性(inconsistency)
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# 初始定义一个作为总的转移时间步<math>T</math>;初始化一个微观分布<math>P_m(0) </math>(分布长度和微观网络的大小一致,记为N),将分布中没有进行粗粒化的节点位置设为1,其余位置设为0;初始化一个宏观分布<math>P_M(0) </math>
(分布长度和宏观网络的大小一致,记为M),同样将分布中没有进行粗粒化的节点位置设为1,其余位置设为0
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# 初始定义一个作为总的转移时间步<math>T</math>;初始化一个微观分布<math>P_m(0) </math>(分布长度和微观网络的大小一致,记为N),将分布中没有进行粗粒化的节点位置设为1,其余位置设为0;初始化一个宏观分布<math>P_M(0) </math>
(分布长度和宏观网络的大小一致,记为M),同样将分布中还是原始微观网络中的节点位置设为1,其余位置设为0;基于网络<math>A</math>和<math>B</math>分别得到转移概率矩阵<math>T_A</math>和<math>T_B</math>,
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