更改

删除15字节 、 2025年6月28日 (六) 18:30
第198行: 第198行:     
需注意 <math>\zeta^{(0)}(\tau = 0)</math>是 <math>N_0 \times N_0</math>的单位矩阵,且对所有 <math>i_0, j_0</math>有 <math>\zeta_{i_0 j_0}^{(0)}(\tau \to \infty) = 1</math>。对固定的 <math>\tau^* > 0</math>,矩阵 <math>\zeta^{(0)}(\tau^*)</math>可视为原网络的超图的邻接矩阵,其包含 <math>N_1</math>个在尺度 <math>\tau^*</math>上通过扩散连接的连通分支。此过程将原来的 <math>N_0</math>个节点划分为 <math>N_1 < N_0</math>个超节点(图2a)。 <math>\tau^*</math>越大,连通分支数量越少且每个连通分支的规模越大。 <math>\tau^* \to \infty</math>意味着仅存在单一分支,也就是说,因均匀扩散场最终所有网络节点均连接在一起。基于方程(3)的粗粒化加权邻接矩阵 <math>W^{(1)}</math>可通过定义超节点间的加权超边来构造,其权重等于连接两对应细尺度簇的微边权重经适当归一化后的总和(图2b)。亦可采用统计物理粗粒化中的一致性裁剪方法获取二值邻接矩阵 <math>A^{(1)}</math>(例如通过方程(1))。整个过程可迭代执行以定义更高层级 <math>\ell > 1</math>(图2c,d)。
 
需注意 <math>\zeta^{(0)}(\tau = 0)</math>是 <math>N_0 \times N_0</math>的单位矩阵,且对所有 <math>i_0, j_0</math>有 <math>\zeta_{i_0 j_0}^{(0)}(\tau \to \infty) = 1</math>。对固定的 <math>\tau^* > 0</math>,矩阵 <math>\zeta^{(0)}(\tau^*)</math>可视为原网络的超图的邻接矩阵,其包含 <math>N_1</math>个在尺度 <math>\tau^*</math>上通过扩散连接的连通分支。此过程将原来的 <math>N_0</math>个节点划分为 <math>N_1 < N_0</math>个超节点(图2a)。 <math>\tau^*</math>越大,连通分支数量越少且每个连通分支的规模越大。 <math>\tau^* \to \infty</math>意味着仅存在单一分支,也就是说,因均匀扩散场最终所有网络节点均连接在一起。基于方程(3)的粗粒化加权邻接矩阵 <math>W^{(1)}</math>可通过定义超节点间的加权超边来构造,其权重等于连接两对应细尺度簇的微边权重经适当归一化后的总和(图2b)。亦可采用统计物理粗粒化中的一致性裁剪方法获取二值邻接矩阵 <math>A^{(1)}</math>(例如通过方程(1))。整个过程可迭代执行以定义更高层级 <math>\ell > 1</math>(图2c,d)。
 +
 +
 +
[[文件:图2 实空间中的拉普拉斯网络重整化方法的构造.png|无框|左|图2 实空间中的拉普拉斯网络重整化方法的构造]]
         −
[[文件:图2 实空间中的拉普拉斯网络重整化方法的构造.png|800×361像素px|无框|左|图2 实空间中的拉普拉斯网络重整化方法的构造]]
       
5,443

个编辑