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复杂网络中的因果涌现
(查看源代码)
2024年11月16日 (六) 16:58的版本
添加42字节
、
2024年11月16日 (星期六)
→谱分解方法
第110行:
第110行:
困难:
困难:
−
#
对规模大的网络进行粗粒化时,对转移矩阵进行
+
#
对规模大的网络进行粗粒化时,对转移矩阵进行特征值分解的计算复杂度也较高
# 聚类算法所需的距离超参<math>\epsilon</math>需要线性搜索,需要加入人为的先验知识
# 聚类算法所需的距离超参<math>\epsilon</math>需要线性搜索,需要加入人为的先验知识
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