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复杂网络中的因果涌现
(查看源代码)
2024年11月8日 (五) 22:50的版本
添加51字节
、
2024年11月8日 (星期五)
→贪婪算法
第87行:
第87行:
输入:原始网络<math>A</math>;输出:宏观网络<math>B</math>以及对应的粗粒化方式
输入:原始网络<math>A</math>;输出:宏观网络<math>B</math>以及对应的粗粒化方式
# 遍历节点<math>\{v_i\}_1^N</math>(如果节点已经被合并成宏观节点则跳过),直到所有的节点遍历一遍停止:
# 遍历节点<math>\{v_i\}_1^N</math>(如果节点已经被合并成宏观节点则跳过),直到所有的节点遍历一遍停止:
−
# 初始化一个队列, 将<math>v_i</math>所属的邻域([[马尔可夫毯]] )的节点加入队列<math>Q</math> 中
+
# 初始化一个队列, 将<math>v_i</math>所属的邻域([[马尔可夫毯]]
,同时去除已经合并成宏观节点的节点
)的节点加入队列<math>Q</math> 中
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并:
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并:
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