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经典SIR模型应用于复杂ER网络。

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简介:
利用更为复杂的网络结构,对经典SIR模型的应用进行了验证,并对其数据进行确认。

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  • SIRER中的
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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。
  • 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。
  • 国外论文
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    本简介涵盖了一系列深入探讨复杂网络理论与应用的经典国外文献,涉及社交网络、信息传播及网络结构等多个领域。 复杂网络学习的必备资料包括一些难得的经典国外权威外文著作。
  • MATLAB的的实现
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    本研究利用MATLAB软件实现了复杂网络中的几种典型模型,旨在提供一个便捷的研究平台,便于学者进行深入分析与探索。 本项目主要使用MATLAB来实现几类典型的复杂网络模型的仿真。
  • BA无标度中的MATLAB源程序
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    本段代码实现了Barabási-Albert (BA) 无标度网络模型的经典算法,并提供了该模型在复杂网络研究中应用的示例,使用MATLAB编程语言编写。适合对复杂网络理论感兴趣的科研人员和学生参考学习。 复杂网络中最经典的BA无标度网络模型的MATLAB源程序非常实用,并且包含求解节点度数的代码。这是研究复杂网络不可或缺的基础模型。
  • 综述(英文)
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    本论文为复杂网络领域提供了一篇全面的综述文章,涵盖了该学科的关键理论、模型及最新进展。文中深入探讨了网络结构与功能之间的关系,并展望未来研究方向。 复杂网络综述由M. E. J. Newman撰写,概述了该领域的最新进展与核心概念,探讨了从社会系统到生物系统的广泛应用,并分析了不同类型的网络结构及其特性。文章还讨论了度分布、小世界效应以及无标度性质等关键议题,为读者提供了全面的理论框架和研究方法。
  • Matlab中的算法
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    本课程专注于在MATLAB环境下实现和分析复杂网络的经典算法,涵盖从基础理论到高级应用的全过程,旨在帮助学习者深入理解并掌握复杂网络的研究方法和技术。 使用MATLAB编写的复杂网络经典算法包括BA无标度网络、ER随机网络、WS小世界网络和NS小世界网络以及最近邻耦合网络。这些算法可以调整参数,并能够绘制复杂的网络图形,在MATLAB中可以直接运行。
  • Mplexnet:多层次
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    Mplexnet是一种创新性的多层次复用复杂网络模型,旨在更精确地模拟和分析现实世界中各种复杂系统的相互作用与结构特性。 多层网络模型的开发仍在进行中,请注意更新以避免代码中断。要可视化多层网络,请参考 Kivelä等人于2014年在《复杂网络杂志》上发表的文章:Kivelä等,2014,《多层网络》,DOI: 10.1093/comnet/cnu016。 安装模块请使用以下命令: ``` npm install mplexnet var mplexnet = require(mplexnet); var Network = mplexnet.Network; ``` 创建网络的输入示例如下(假设数据已从CSV文件解析): ```javascript // 输入数据,由csv边文件解析而来 var input = {}; input.data = source,l1,l2,target,l1,l2\n1,A,X,2,A,X\n1,A,X,1; ``` 请注意代码格式中的空白行已被移除以符合要求。
  • MATLAB在演化中的
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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。
  • SIRMATLAB代码 - medha7575:个人GitHub主页配置文件
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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)。