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复杂网络中的因果涌现
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2024年11月12日 (二) 23:20的版本
添加228字节
、
2024年11月12日 (星期二)
→基本理论
第156行:
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实验发现,针对[[偏好依附网络]]来说,在不同节点规模以及参数下的粗粒化后的宏观网络的不一致性会随着迭代步数的增加都会收敛到0。
实验发现,针对[[偏好依附网络]]来说,在不同节点规模以及参数下的粗粒化后的宏观网络的不一致性会随着迭代步数的增加都会收敛到0。
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===因果涌现===
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给定一个微观网络<math>A</math>以及通过上面的粗粒化得到对应的宏观网络<math>B</math>,我们可以定义复杂网络中的因果涌现如下所示:
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<math>CE = EI(B) - EI(A)</math>
==数值结果==
==数值结果==
相信未来
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