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坦尼娅·泽伦纳;佩特拉·弗里德里希斯;克劳斯·莱内茨;安德烈亚斯·汉斯

气候网络的高斯图形模型方法。 （英语） Zbl 1345.86008号

混乱 24，第2期，023103，10页（2014）.
总结：从动态交互和稳定性的角度解释网络结构时，区分直接连接和间接连接至关重要。根据气候数据构建网络时，节点通常定义在空间网格上。边缘通常来自于双变量相关性度量，如皮尔逊相关系数或互信息。因此，不可区分的边表示直接依赖和间接依赖。将气候数据场解释为高斯随机场（GRF）的实现，我们根据高斯图形模型（GGM）方法构建了网络。与广泛使用的方法不同，GGM网络的边缘基于表示直接依赖的部分相关性。此外，GRF不仅可以表示在空间中的点上，还可以表示为正交基函数的展开系数，例如球谐函数。这导致了光谱空间中网络节点和边缘的修改定义，这是从大气动力学角度出发的。我们利用网格点空间和光谱空间中的气候数据构建和分析网络，并从皮尔逊和偏相关中导出边缘。网络的平均度、平均最短路径长度和聚类系数等特征表明，网络具有有序且强局部互联的结构，而不是小世界性质。尽管如此，网络结构因施工方法的不同而存在很大差异。从气候数据推断网络而不考虑任何物理过程的直接方法可能包含太强的简化，无法正确描述气候系统的动态。{
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86A10美元 气象学和大气物理学
34立方厘米 常微分方程的非线性振动和耦合振子
90B15号机组 运筹学中的随机网络模型
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\textit｛T.Zerenner｝等人，《混沌24》，第2期，第023103页，第10页（2014年；Zbl 1345.86008）
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