Advertisement

Hawkes是一个用于模拟和推断Hawkes流程的Python软件包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
霍克斯是一个专门为Hawkes流程设计的Python程序包，用于进行仿真和推断，特别是通过最大似然估计的方法。通过使用pip安装，可以轻松获取该软件包。 教程和相关特征说明，该软件包包含了以下核心功能：利用指数函数进行建模，能够处理多个指数函数的总和；同时，它也支持幂律函数以及各种非参数函数。此外，该软件包提供了多种基线强度的类别，包括：恒定的基线强度、分段式的恒定基线模型、分段线性基线模型以及对数线性基线模型。最后，它还具备自定义基线功能的强大能力。联系方式为近江孝宏 takahiro.omi.em [at] gmail.com

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hawkes: 一个用于Hawkes过程模拟与推断的Python工具包
    优质
    Hawkes是一款专为Python设计的开源工具包，专注于Hawkes过程的高效模拟和参数估计，适用于事件序列分析及依赖模式检测。 霍克斯是一个用于Hawkes流程的仿真和推断（最大似然估计）的Python程序包。该软件包提供以下内核功能：指数函数、多个指数函数的总和、幂律函数以及非参数函数。此外，它还提供了多种基线强度类别，包括恒定基线、分段恒定基线模型、分段线性基线模型和对数线性基线模型，并支持自定义基线功能。
     
  • 多维度Hawkes过程的模拟
    优质
    本研究聚焦于多维度Hawkes过程的高效模拟方法，探索其在复杂事件序列分析中的应用潜力，为社会网络、地震学等领域的动态模式识别提供有力工具。 利用Ogata的改进稀疏化算法模拟多维霍克斯过程。
     
  • 模拟Hawkes过程及可视化 - MATLAB开发
    优质
    本项目使用MATLAB实现模拟自激发点过程（Hawkes过程）及其结果的可视化展示。通过代码可以生成事件发生的时间序列，并对这些数据进行图形化分析，便于研究和理解复杂系统的动态特性与相互作用机制。 该提交研究了一阶指数衰减霍克斯过程，并假设其具有恒定无条件强度。具体内容包括：a) 计算多变量过程组成序列的时间点强度；b) 提供用于展示多变量过程中动态强度变化及事件发生的绘图函数；c) 基于Bravaccino算法（2004年，第80页）实现单变量过程模拟器。此外还需要开发一个适用于多变量的模拟工具，并且欢迎合作参与该项目。
     
  • Hawkes过程在社交媒体事件中的建模代码
    优质
    本项目提供基于Hawkes过程的代码实现，用于模拟和分析社交媒体上的事件传播。通过该模型可以深入理解用户互动与信息扩散机制。 提供了使用Hawkes Process进行推特事件建模、参数估计及预测的Python代码。有关该代码的详细教程请参见我的系列笔记。此版本是根据原作者R语言代码自行编写的Python版本，且经过测试可以正常运行。压缩包内共有三个py文件和一个样例数据：Tutorial application.py用于调用函数实现具体功能；算法建模细节则在simulation.py和marked_hawkes.py中详细描述。 欢迎大家下载！
     
  • Elixir：用于一维血流模拟的Python工具包
    优质
    Elixir是一款专为一维血流建模设计的Python工具包。它提供了便捷的接口来构建、求解和分析复杂的人体循环系统模型，适用于科研与教育领域。 长生不老药的论述似乎与主题有些偏离了，我将忽略这一点并重新组织剩余的内容。 对血液流动的研究尤其是系统性动脉脉搏波传播建模是医学界关注的重点领域。我们开发了一个程序包来模拟大型动脉中的血流和压力情况，通过求解基于弹性管内不可压缩牛顿流体的Navier-Stokes方程的一维非线性模型实现这一目标。值得注意的是，我们的方法不依赖于离散技术（如Lax-Wendroff法），而是采用自动微分来达到类似的效果。 模拟系统动脉中的血流和压力已成为理论与临床研究者共同关注的话题，并且这项工作具有重要的跨学科意义。该项目旨在创建一个软件包，利用我们开发的模型进行相关模拟，以期能更好地治疗心血管疾病。这一目标至关重要，因为发达国家中大多数死亡案例都归因于心血管疾病，这些疾病的产生主要与动脉异常流动有关。 最初项目的灵感来自于先前及目前基于数学模型构建麻醉模拟器的努力。其中一个重要方面是为心脏血管系统建立有效的模型。
     
  • MDNetworkTools：一个用于从分子模拟中构建动态网络的Python软件包
    优质
    MDNetworkTools是一款专为科研人员设计的Python软件包，能够高效地从分子动力学模拟数据中提取并分析动态网络结构。 MDNetworkTools是一个集成的Python程序包，用于直接从分子动力学轨迹构建网络，并提供网络分析（包括社区检测和次优路径计算）及可视化功能。该工具的核心是多个Python模块：使用MDTraj处理轨迹和拓扑信息，利用Numba软件包通过jit编译方法加速网络生成算法的运行效率。目前，仅在网络生成方面受益于Numba的技术优势，未来版本可能会扩展至网络分析算法。 在安装并使用MDNetworkTools之前，请确保已安装以下必要的软件包：numpy、scipy、MDTraj和Numba以及Networkx。
     
  • 这是我的一个软件应用程序
    优质
    这是一个由我开发的软件应用程序，旨在提供便捷高效的使用体验。无论您是专业人士还是普通用户，都能在其中找到满足需求的功能和工具。 这是我用C++开发的一个软件的源码，该源码来源于风暴DDOS和刑天DDOS。
     
  • 推荐：用JavaScript判断两个数组内容是否一致
    优质
    本文章介绍了如何使用JavaScript编写函数来高效地比较两个数组的内容一致性，帮助开发者解决数据比对的问题。适合前端开发人员阅读和学习。 今天意外地发现JavaScript无法直接使用==或===操作符来比较两个数组是否相等。 ```javascript alert([] == []); // false alert([] === []); // false ``` 以上两段代码都会弹出`false`的结果。这是因为，在JavaScript中，Array是对象类型，而==和===操作符只能用来判断两个对象引用是否相同（即它们是不是同一个实例）。因此，这两个操作符无法直接比较数组的内容是否相等。 如果需要实现对数组内容的比较，则必须通过遍历每个元素来进行逐个对比。此外，在网络上广泛流传的一种方法是将数组转换成字符串形式进行比较： ```javascript JSON.stringify(array1) === JSON.stringify(array2) ``` 这种方法可以用来判断两个数组的内容是否相等，但需要注意的是，这种做法可能不适用于包含循环引用或函数等情况的复杂对象。
     
  • UWG: Urban Weather Generator 是一个用于模拟城市热岛效应的 Python 工具应用程序
    优质
    UWG（Urban Weather Generator）是一款专为研究者设计的Python工具，旨在模拟和分析城市环境中的热岛效应，助力探索城市气候特征及其变化。 Urban Weather Generator（uwg）是一个用于建模的Python应用程序。它利用一系列属性来模拟城市峡谷内的平均气候条件，这些属性包括： - 建筑物几何形状：建筑物的高度、地面覆盖率、窗户与墙壁的比例以及外观建筑面积。 - 建筑用途：程序类型、HVAC系统和占用/设备调度情况。 - 夏季冷却系统的散热至室外。 - 冬季室内向室外的热泄漏。 - 城市材料特性：道路、墙体及屋顶的热质量，反照率以及辐射率。 - 交通引起的人为热量产生，包括交通时间表的影响。 - 植被覆盖情况：树木和灌木丛的存在。 该模型由Bruno Bueno开发，并且自那时起已经经过三次验证。2016年，Joseph Yang也对该软件进行了改进工作。此存储库是原始Python版本的转换成果。这里提供了一个使用Urban Weather Generator进行创建及运行操作的例子以供参考。
     
  • Maelstrom: 一个用于磁流体动力学数值模拟的Python工具
    优质
    Maelstrom是一款专为磁流体动力学研究设计的Python工具，它提供了一系列高效算法和数据结构来支持复杂的数值模拟。 Maelstrom是一种数值软件工具，用于解决圆柱坐标系中的磁流体动力学问题。它包括热方程的时间积分器、Navier-Stokes方程的时间积分器以及Maxwell方程的固定解算器，每个方程式都在圆柱坐标系中进行求解。