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拉尔夫·巴尼什,佩特科尔泰,凯瑟琳·帕德伯格(Kathrin Padberg-Gehle);混合的网络度量。混乱2019年6月1日;29 (6): 063125.https://doi.org/10.1063/1.5087632
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流体流动中的输运和混合过程可以直接从拉格朗日轨迹数据(例如从粒子跟踪实验中获得的数据)进行研究。最近在这方面的工作强调了基于图形的方法的应用,其中轨迹用作节点,并使用它们之间的一些相似性或距离度量来构建(可能加权)网络,然后使用谱方法对其进行分析。在这里,我们考虑最简单的未加权无向网络情况,并将局部网络度量(如节点度或聚类系数)与流结构进行分析关联。特别地,我们使用这些局部度量通过流形学习方法将轨迹族划分为具有相似动力学行为的组。
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