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该GitHub个人资料的配置文件使用了复杂网络SIR模型及MATLAB代码(medha7575)。

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简介:
复杂网络SIR模型MATLAB代码:您好,我是Medha,博士。我是一位在多伦多大学担任学者的研究人员,我的研究领域集中在计算系统建模。我热切希望能在数据科学或商业分析项目中寻求合作机会。请关注我。作为一名学者,我拥有控制工程和仪器工程的硕士学位以及电气工程学士学位。我具备快速学习能力和出色的分析技巧,能够有效地解决复杂问题并深入分析海量数据。在MATLAB和Python中,我曾为生物系统开发了多种用于粒子跟踪的计算预测模型,并设计了用于图像分析的新型特征公式。此外,我还培养了多名具有生物学和物理学背景的本科生。凭借超过三年的数据管理企业经验,我在C、Cobol等编程语言中为大型机系统构建了核心银行解决方案应用程序。 我的核心技能包括以清晰简洁的方式向来自不同专业背景的听众讲解复杂数据的演讲技巧,以及基于五年助教经验积累的指导能力。同时,我也拥有超过七年的研究经验、扎实的问难解决能力和战略思维能力。受益于七年以上的研究经历以及超过三年企业实践,我精通编码、建模和数据管理等技能。我曾撰写多篇学术论文并参与准备公司文件,具备优秀的科学写作和文档编写能力。通过参与多个合作项目,我也积累了丰富的团队合作和协作经验——例如与多伦多大学、印度理工学院孟买等机构进行学术合作。

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客服
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  • SIRMATLAB - medha7575GitHub主页
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    该GitHub页面展示了medha7575开发的复杂网络SIR(易感-感染-恢复)模型的MATLAB实现,适用于流行病传播模拟研究。 我是Medha博士,在多伦多大学担任学者职务,专注于计算系统建模的研究工作。我热衷于在数据科学或业务分析项目上与他人合作。 在我的学术背景中,我拥有控制和仪器工程硕士学位以及电气工程学士学位。作为一名快速学习者,具备出色的分析能力,并能解决复杂的问题及处理大数据集。我在MATLAB和Python环境中为生物系统开发了多种计算预测模型,并设计用于图像分析的新特征公式。此外,在指导方面,我也积累了丰富的经验,曾培养多名具有生物学或物理学背景的本科生。 在企业数据管理领域中,我拥有超过3年的实践经验,曾在C、COBOL等编程语言下为企业大型机系统的银行解决方案应用提供核心支持服务。 我的技能包括:简化复杂数据向不同背景观众进行解释的能力;通过五年的助教经验培养出的指导能力;解决研究及企业环境中遇到问题的战略思考和解决问题技巧;编码、建模以及数据管理方面的超过7年的工作经历,撰写多篇论文并准备公司文件的专业写作能力和文档编制技能。同时,在过去十年间也积累了丰富的团队合作经验和协作精神。 我曾与多家机构合作过:包括加拿大著名的高等学府——多伦多大学(研究+学术),还有印度顶尖的工程院校之一——孟买印度理工学院(研究+学术)。
  • 基于SIR传播研究(MATLAB
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    本研究运用MATLAB工具对基于复杂网络的SIR(易感-感染-移除)传染病传播模型进行仿真与分析,探讨不同网络结构下疫情扩散规律及其控制策略。 这段文字描述了一个基于小世界网络的SIR传播模型代码实现。该模型的基本过程是S(易感者)→I(感染者)→R(康复者),其中康复者具有免疫能力,不会再次被感染。代码虽然能够正常运行,但简洁性较差。如果不想修改的话,也可以保持原样。此代码适合用于学习和理解SIR传播过程的实现思路。
  • 经典SIRER
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    本研究探讨了经典SIR(易感-感染-移除)传染病模型在复杂随机图(ER网络)上的传播特性,分析了不同参数下疾病扩散的动力学行为。 在复杂ER网络上实现经典SIR模型,并对其进行数据验证。
  • 基本MATLAB生成.zip - MATLAB实现
    优质
    本资源提供了一系列用于在MATLAB中生成复杂网络的基本模型的代码,包括但不限于随机图、小世界网络和无标度网络。适合于研究与教育用途,帮助用户理解和模拟各种类型的复杂网络结构。 精心收集的复杂网络基本模型的MATLAB生成代码。
  • 霍特林MATLAB - KamilKandziaGitHub
    优质
    本GitHub项目由KamilKandzia创建,提供了一个使用MATLAB实现的霍特林模型代码,适用于经济地理和竞争战略分析。 我是Kamil,在波兰一家大型银行工作。在本科期间,我意识到自己不仅想成为一名工厂的自动化控制工程师。我的学士论文题目是“处理生物医学数据的算法与结构比较”,使用MATLAB创建了一个带有GUI的应用程序,该应用程序包含一些统计功能,让我享受到了处理大数据文件的乐趣。 我在大学选修了一门全新的英语授课课程——数据科学,并以此完成了硕士学位。在这期间,我学习了大量关于统计、数据分析和图像处理的知识,还掌握了分类器技术以及在大数据环境中的应用和数据可视化技能。 在我的个人项目中发布了一些自己完成的学习成果。虽然有些项目不是在我教育阶段创建的,但它们都与数据科学研究领域相关联。 我的专业技能包括Python编程语言、商业智能分析、机器学习及人工智能等,并且我持有Hadoop证书以及SQL技术资格。我还获得了Scrum Master (PSM-1)和Microsoft认证:使用Power BI进行数据分析(DA-100)的资质。 一些项目描述如下: 该网站允许进行全面的数据分析,尤其关注NFZ特定分支机构的相关信息。
  • 实现
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    本资源提供一系列用于构建和分析复杂网络模型的编程代码,涵盖广泛的应用领域如社交网络、生物系统及信息科学。 在网络科学领域内,“网络模型”是研究复杂系统相互连接方式的重要工具。本项目关注的是“常见复杂网络的实现代码”,特别是无标度网络(scale-free networks)的生成及其特性计算,如节点度分布和聚集系数。 **无标度网络**是一种特定类型的网络结构,在这种模式下,大多数节点具有相对较少的数量级链接数,而少数关键节点则拥有非常高的连接数量。幂律分布是描述这些特征的关键数学模型。无标度网络在现实世界中普遍存在,如互联网、社交平台和生物系统等。 这类网络的一个显著特点是其强大的抗干扰能力:即使部分高连通性节点失效或被移除,整个系统的整体功能仍然可以保持稳定运行。**度分布**则是衡量一个特定网络内部不同节点连接数量差异的统计方法。对于无标度网络而言,通常采用幂律函数 P(k) = Ck^(-γ),其中 k 代表每个节点的具体链接数(即“度”),而 γ 和 C 分别是指数和常量。 **聚集系数**用于量化一个网络中任意两个邻居节点之间形成直接连接的可能性。它为评估局部集群结构提供了一个有效的指标,尤其在社交关系网等场景下显示出较高的值。 此外,小世界效应也是复杂网络中的一个重要特性:这种现象描述了即使在网络庞大且互联程度有限的情况下,仍能实现非常短的路径长度和高聚集系数之间的平衡状态。这解释了为何信息或疾病能够在大规模的社会系统中迅速传播。 项目代码使用MATLAB编写完成,该语言因其强大的数值计算与图形可视化能力而闻名,并特别适合用于复杂网络的研究分析工作。借助于Graph和TreeBunch等工具箱的支持,可以高效地处理各种复杂的图论问题以及进行高级的特性运算操作。 本研究不仅涵盖了无标度网络生成、节点度分布及聚集系数的基本理论知识,同时也探讨了小世界效应背后的科学原理,并通过MATLAB实现了一系列算法模型。这为深入了解并模拟现实世界的复杂互联架构提供了坚实的基础和技术支持,在学术研究与工程实践中均具有重要的应用价值和意义。
  • Matlab基本生成
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    本段代码提供了在MATLAB环境下生成复杂网络中常用的基本模型(如ER随机图、WS小世界网络及BA无标度网络)的方法,便于科研与教学应用。 复杂网络三大基本模型的MATLAB实现可以生成三种具有基本模型特性的网络。
  • 关于
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    本资料深入探讨了复杂网络理论及其应用,涵盖结构特性、动力学过程及模型构建等核心内容。适合研究与学习复杂系统的学生和学者参考使用。 新出版的复杂网络英文书籍对于从事相关研究的人士具有重要的参考价值。
  • GitHub主页所需
    优质
    本文将介绍如何在GitHub上配置个性化主页,包括所需的Markdown文件、自定义CSS样式表等关键步骤和技巧。 配置GitHub个人主页所需的文件,请参考相关博文的详细介绍。
  • MATLAB演化
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    本研究探讨了MATLAB软件在构建和分析复杂网络演化模型中的应用,通过模拟不同条件下的网络动态变化,揭示网络结构与功能的关系。 通过解析的方法导出该模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现其具有复杂网络中的无标度特性和小世界特性,并通过数值仿真进行了验证。