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指数随机图模型的完整代码

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简介:
本项目提供了一个完整的指数随机图模型(ERGM)实现代码,涵盖了模型定义、参数估计及网络数据模拟等核心功能。适合研究与教学使用。 整体网络的观察有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并推动以关系为中心的整体网络分析的发展。复杂的以关系为基础的整体网络模型可能包括成员属性特征、全局结构特性等因素,通过结合这些因素构建复杂模型可以解释并预测网络关系形成的过程。这类模型主要分为以下四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。

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    本项目提供一系列用于实现和应用指数随机图模型(ERGM)的完整源代码。通过这些代码,用户能够进行社会网络分析及复杂系统建模。 观察整体网络有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并建立以关系为中心的整体网络分析模型。复杂的以关系为基础的网络模型可能包括成员属性特征以及全局结构特性等因素,通过结合这些因素构建复杂模型来解释并预测网络关系的发展。这类模型可以分为四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。
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    本项目提供了一个完整的指数随机图模型(ERGM)实现代码,涵盖了模型定义、参数估计及网络数据模拟等核心功能。适合研究与教学使用。 整体网络的观察有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并推动以关系为中心的整体网络分析的发展。复杂的以关系为基础的整体网络模型可能包括成员属性特征、全局结构特性等因素,通过结合这些因素构建复杂模型可以解释并预测网络关系形成的过程。这类模型主要分为以下四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。
  • 与书籍资源
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    本资源提供指数随机图模型(ERGM)的全面编程实现和学习资料,涵盖从基础理论到高级应用的内容。 对整个网络的观察有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并促使以关系为中心的整体网络分析的发展。复杂的整体网络模型可能包括成员属性特征、全局结构特征等因素,通过结合这些因素构建复杂模型可以解释并预测网络关系形成。这类模型主要分为以下四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。
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    这段内容介绍了一个关于随机森林算法的具体实现代码。随机森林是一种强大的机器学习方法,用于分类和回归分析。 随机森林预测模型代码分享,欢迎相互学习。提供视频和PPT形式的学习资源。
  • NaSchMatlab
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    本资源提供了一个完整的Matlab实现代码,用于模拟基于NaSch的交通流模型。通过调整参数,用户可以研究不同条件下的车辆流动情况和拥堵现象。 NaSch_3模型的MATLAB完整代码包括所有函数及主控文档,并打包成doc文件。这是2014年数模美赛中的交通流仿真元胞自动机代码。
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    本资源提供完整的AES算法实现代码,不包括随机数生成器、状态机及顶层模块。专注于核心加密解密过程。适合深入学习AES机制。 AES(高级加密标准)是一种广泛应用的对称加密算法,在现代数据保护领域扮演着重要角色。在研究生创芯大赛华为专项组比赛中,一个基于AES的设计作品荣获了一等奖,显示出其在逻辑实现与防攻击设计方面的显著优势。 AES的核心在于其工作模式:通过一系列可逆变换将明文转换为密文,确保了数据的安全性。该算法的基本结构由多个相同的迭代过程组成,每个过程中包含四个步骤:字节替换(SubBytes)、行移位(ShiftRows)、列混淆(MixColumns)和轮密钥加(AddRoundKey)。这些操作在128位的数据块上进行,并与同样大小的轮密钥进行异或运算。 具体而言,字节替换利用非线性查找表对每个输入字节进行转换,增加了算法的复杂性和安全性。行移位则通过循环左移每行中的字节保持数据结构不变。列混淆通过对乘法和异或操作改变列中数据的关系进一步增加信息的混乱度。轮密钥加是将当前的数据块与一个新生成的轮密钥进行异或运算,使得每次迭代都有新的密钥参与,从而提高破解难度。 DPA(差分功耗分析)是一种针对硬件实现密码算法的侧信道攻击方法,通过观察加密设备执行操作时产生的电源消耗差异来推断出加密密钥。在AES设计中,通常会采用掩码技术、随机化策略等措施以降低这些物理信号被利用的风险。 此一等奖作品中的逻辑实现可能采用了抗DPA攻击的设计策略,如多路径混淆和随机扰动等方法,增强了硬件安全性。通过增加分析复杂度使得即使观察到功耗变化也无法准确还原密钥信息。 该压缩包提供的代码实现了AES的核心加密功能但省略了随机数生成器、状态机及顶层设计部分。用户需要自行补充这些缺失的部分才能完成整个系统的设计与实现。对于从事硬件安全研究或密码学领域的爱好者而言,这是一个非常有价值的参考资源。通过学习和理解这样的实现方式不仅能加深对AES算法原理的理解,还能提升对抗侧信道攻击的能力。
  • C#抽奖小程序
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    本项目提供了一个使用C#编写的简单随机抽奖程序源代码。该程序可以用于小型活动中的抽奖环节,操作便捷、功能实用。 基于VS2017编写的一个随机抽奖的C#小程序非常适合新手学习。
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    本资源包含使用MATLAB进行AR模型参数估计的完整代码,适用于信号处理和时间序列分析研究。提供详细的注释与示例数据,便于学习和应用。 提供了AR模型参数估计的完整MATLAB代码,并结合相关文章中的原理部分,可以形成一篇完整的实验报告。编程实现Levinson-Durbin递推算法。具体步骤如下: 1. 使用AR模型仿真生成随机信号,求解Yue-Walker方程来估计AR模型的参数,并与MATLAB自带函数`aryule`进行比较,以验证程序正确性。 2. 应用FPR和AC准则等方法来估计模型阶数,并将结果与真实值进行对比分析。 3. 讨论AR模型阶数及白噪声方差对参数估计的影响。