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复杂网络中的因果涌现
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2024年12月18日 (三) 19:27的版本
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2024年12月18日 (三) 19:27
→节点合并方法
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3)下面图a展示了待合并的节点(节点B,C)之间存在连边且待合并节点指向多个输出节点的情况(节点D和E),如图a所示,将节点B,C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|\pi</math>
(表示为<math>\mu|\pi</math>是因为计算宏观节点的输出权重依赖节点的平稳分布<math>\pi </math>),图b展示了对应的宏观网络,具体宏观节点输出权重计算方法为:
<math>w_{\mu,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k}</math>,其中 <math>
π_i
</math>为节点<math>i </math>在节点平稳分布中的值,<math>w_{\mu
|\pi
,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu
|\pi
</math>和节点<math>z</math>之间的转移概率;
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3)下面图a展示了待合并的节点(节点B,C)之间存在连边且待合并节点指向多个输出节点的情况(节点D和E),如图a所示,将节点B,C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|\pi</math>
,图b展示了对应的宏观网络,具体宏观节点输出权重计算方法为:
<math>w_{\mu,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k}</math>,其中 <math>
\pi_i
</math>为节点<math>i </math>在节点平稳分布中的值,<math>w_{\mu,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu</math>和节点<math>z</math>之间的转移概率;
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