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随机重组和冯·诺依曼熵的网络组装比较。 (英语) Zbl 1414.94851号

总结:评估给定网络对于随机网络集成而言是典型的还是非典型的(即。,网络组装比较)具有广泛的应用,从零模型选择和假设测试到网络聚类和分类。我们通过对网络进行随机重布线来开发网络组装比较的框架。我们研究了两个重布线过程——均匀重布线和保度重布线,这两个过程产生的随机网络集成分别收敛到Erdős-Rényi和配置模型集成。我们通过von Neumann熵(VNE)研究收敛性,VNE是一种基于拉普拉斯矩阵谱测量信息含量的网络摘要统计,并对VNE上的重布线预期效果进行扰动分析。我们的分析得出了一个估计,即给定网络需要多少重接线才能从集合中模拟典型网络,从而为网络组装比较提供了一个计算效率高的数量这不需要模拟相应的重新布线过程。

理学硕士:

94甲17 信息的度量,熵
05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
60F05型 中心极限和其他弱定理
60J10型 马尔可夫链(离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程)
62亿02 马尔可夫过程:假设检验
28天20分 熵和其他不变量
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