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BA算法_Fortran_BA网络生成_BA网络_复杂网络算法

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简介：
本资源介绍并实现了基于Fortran语言的BA（Barabasi-Albert）算法，用于生成复杂网络中的BA模型。适合研究复杂网络和算法实现的学习者参考。 复杂网络中B-A网的生成算法可以用FORTRAN语言编写。

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  • BA算法_Fortran_BA网络生成_BA网络_复杂网络算法
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    本资源介绍并实现了基于Fortran语言的BA（Barabasi-Albert）算法，用于生成复杂网络中的BA模型。适合研究复杂网络和算法实现的学习者参考。 复杂网络中B-A网的生成算法可以用FORTRAN语言编写。
     
  • 复杂网络下的Infomap算法
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    简介：Infomap算法是一种用于分析和理解复杂网络结构的方法，特别擅长于识别网络中的模块和社区。它基于信息论原理，有效地区分不同节点群组之间的通信模式，适用于社交网络、生物系统以及互联网等领域的研究与应用。 Infomap算法源码是一种高效的非重叠社区发现方法。程序运行后生成的输出文件必须存放在dist/文件夹内；若该目录不存在，则程序无法正常执行。输入数据可以是多种文本格式（如.dat），默认情况下适用于无向网络分析。 参考文献：《Maps of random walks on complex networks reveal community structure》
     
  • Matlab中的复杂网络GN算法
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    本简介介绍在MATLAB环境下实现的复杂网络社区检测算法——GN（Girvan-Newman）算法，通过计算边缘之间的连接度来识别并移除关键边，从而发现网络模块结构。 Matlab复杂网络代码非常好用，希望大家会喜欢。
     
  • 关于复杂网络中ER网络、BA网络、WS网络等的Matlab实现代码
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    本项目提供了使用MATLAB语言编写的复杂网络中经典模型（包括Erdos-Renyi随机图、Barabasi-Albert无标度网及Watts-Strogatz小世界网络）生成算法的代码，适用于学术研究和教育用途。 在复杂网络的研究中，ER模型（随机图）、BA模型（无标度网络）以及WS小世界网络是常用的三种类型。这些模型的Matlab代码可以在相关的学术文献或开源平台上找到，并且可以用于生成相应的网络结构以便进行进一步分析和研究。
     
  • Matlab中的复杂网络经典算法
    优质
    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。
     
  • 复杂性理论与网络算法.pdf
    优质
    《复杂性理论与网络算法》探讨了计算复杂性的核心概念及其在网络算法设计中的应用，深入分析了如何利用复杂性理论优化互联网、社交网络等大规模系统的性能和效率。 《网络算法与复杂性理论》是一本值得计算机网络学习者阅读的书籍。
     
  • LFR复杂网络生成与NMI计算代码
    优质
    本项目提供一套用于生成LFR(Lunani-Faccini-Radicchi)复杂网络模型及计算模块间相似性的NMI(Normalized Mutual Information)值的Python代码，适用于社群检测算法研究。 在复杂网络中，LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）模型用于生成复杂的网络图，并且NMI（Normalized Mutual Information）代码常被用来评估社区检测算法的效果。这里提供了一套包含如何使用这些工具的详细指南和示例图表，仅供个人学习研究之用。
     
  • 7种经典的MATLAB复杂网络算法
    优质
    本书深入探讨了七种在MATLAB环境下实现的经典复杂网络算法，为读者提供了详细的代码示例和应用场景解析。 7种复杂网络的MATLAB经典算法包括GN、ER、BA、WS和NW等算法，可以直接使用这些算法进行个人研究或学习。
     
  • GN算法在复杂网络中的应用
    优质
    本研究探讨了GN算法在复杂网络分析中的应用，包括社区检测、网络鲁棒性评估等方面，为理解大规模网络结构和功能提供了有效工具。 Newman提出的GN算法在复杂网络中的应用是通过删除边介数最大的边来划分社团的。然而，该算法的主要缺点在于其时间复杂度较高。