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在网络理论的背景下，复杂网络是具有非微观拓扑特征的图（网络）这些特征在格子或随机图等简单网络中不出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。
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计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Cohesive Subgroups or Communities as Block Models
The abundance of diagonal block models or modular structures makes modularity a concept so important that it is often studied outside the general framework of block modeling. One explanation may be that in social networks it may even be the dominant blocking structure. The reason may be that homophily [16], i.e., the tendency to form links with agents similar to oneself, is a dominant mechanism in the genesis of social networks. Recall, however, that the concept of functional roles in networks is much wider than mere cohesiveness as it specifically focuses on the inter-dependencies between groups of nodes. Modularity or community structure, emphasizing the absence of dependencies between groups of nodes is only one special case. It may also be that the concept of modularity appeals particularly to physicists because it is reminiscent of the reductionist approach of taking systems apart into smaller subsystems that has been so successful in the natural sciences.
Nevertheless, in the literature, there is no generally accepted definition of what a community or module actually is. A variety of definitions exist that all imply that members of a community are more densely connected among themselves than to the rest of the network. Two approaches exist to tackle the problem. Either, one starts with a definition of what a community is in the first place and then searches for sets of nodes that match this definition. Or one can use a heuristic approach by designing an algorithm and define a community as whatever this algorithm outputs. Both of these approaches differ in one fundamental way: When starting from a definition of community, it often occurs that some nodes in the network will not be placed into any community. The algorithmic approaches on the other hand will generally partition the set of vertices such that all nodes are found in some community. Whether all nodes need to be assigned into a community needs to be decided by the researcher and may determine which definitions and methods are useful in the analysis of actual data. With these considerations in mind we shall briefly review the approaches taken in the literature.
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Sociological Definitions
The study of community structure has a long tradition in the field of sociology and it comes as no surprise that the example that sparked the interest of physicists in the field was a sociological one $[17,18]$. Alternatively to community, the term cohesive subgroup is often used to subsume a number of definitions that emphasize different aspects of the problem. These can be grouped into definitions based on reachability, nodal degree or the comparison of within to outside links [11].
Cliques are complete subgraphs, such that every member is connected to every other member in the clique. An n-clique is a maximal subgraph, such that the geodesic distance $d(i, j)$ between any two members $i, j$ is smaller or equal to $n$. Naturally, cliques are 1-cliques. Note that the shortest path may also run through nodes not part of the n-clique, such that the diameter of an n-clique may be larger than $n$. An n-clan denotes an n-clique with diameter less or equal to $n$. Naturally, all n-clans are also n-cliques. Alternatively, an $n$-club is a maximal subgraph of diameter $n$.
These definitions are problematic in several ways. Cliques can never get larger than the smallest degree among the member nodes which limits these communities to be generally very small in large networks with limited degrees. The other definitions relying on distances are problematic if the network possesses the small world property. The overlap of such communities will generally be as large as a typical group.
Another group of definitions is based on the degree of the members of a community. A $k$-plex is a maximal subgraph of $n$ nodes, such that each member has at least $n-k$ connections to other nodes in the k-plex. This definition is less strict than that of a clique as it allows some links to be missing. At the same time, a k-plex only contains nodes with minimum degree $d \geq(n-k)$. A $k$-core denotes a maximal subgraph, such that each node has at least $k$ connections to other members of the k-core.
Here again, the size of k-plexes is limited by the degrees of the nodes. K-cores are problematic also because they disregard all nodes with degree smaller than $k$ even if they have all their connections to nodes within this core.
复杂网络代写
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Cohesive Subgroups or Communities as Block Models
大量的对角块模型或模块化结构使得模块化成为一个非常重要的概念，以至于它经常在块建模的一般框架之外进行研究。一种解释可能是，在社交网络中，它甚至可能是主要的屏蔽结构。原因可能是同质性[16]，即倾向于与与自己相似的主体形成联系，是社会网络形成的主要机制。然而，回想一下，网络中功能角色的概念比单纯的内聚性要广泛得多，因为它特别关注节点组之间的相互依赖关系。强调节点组之间不存在依赖关系的模块化或社区结构只是一种特殊情况。也可能是模块化的概念对物理学家特别有吸引力，因为它让人想起了将系统分解成更小的子系统的还原论方法，这种方法在自然科学中非常成功。
然而，在文献中，对于社区或模块究竟是什么，并没有一个普遍接受的定义。存在各种各样的定义，它们都暗示社区成员之间的联系比与网络其他成员的联系更紧密。有两种方法可以解决这个问题。一种方法是从社区的定义开始，然后搜索与该定义匹配的节点集。或者可以使用启发式方法，通过设计一个算法并将社区定义为该算法的输出。这两种方法有一个根本的区别:当从社区的定义开始时，经常会出现网络中的一些节点不属于任何社区的情况。另一方面，算法方法通常会对顶点集进行划分，以便在某个社区中找到所有节点。是否需要将所有节点分配到一个社区中需要由研究者决定，并且可能决定哪些定义和方法在分析实际数据时是有用的。考虑到这些因素，我们将简要回顾文献中采用的方法。
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Sociological Definitions
社区结构的研究在社会学领域有着悠久的传统，毫不奇怪，引发物理学家对该领域兴趣的例子是社会学的$[17,18]$。与社区相比，术语内聚子组通常用于包含强调问题不同方面的许多定义。这些可以根据可达性、节点度或内外链接的比较来分组定义[11]。
团是完全子图，因此每个成员都与团中的其他成员相连。n-团是一个极大子图，使得任意两个成员$i, j$之间的测地线距离$d(i, j)$小于或等于$n$。很自然，小集团就是1人小集团。注意，最短路径也可能穿过不属于n-团的节点，因此n-团的直径可能大于$n$。n族表示直径小于或等于$n$的n系。自然，所有的n氏族也都是n集团。另外，$n$ -club是直径$n$的最大子图。
这些定义在几个方面存在问题。在成员节点中，小团体的规模永远不会超过最小的度，这就限制了这些团体在有限度的大型网络中通常非常小。如果网络具有小世界性质，那么依赖于距离的其他定义就有问题。这些社区的重叠部分通常与一个典型群体一样大。
另一组定义是基于社区成员的程度。$k$ -plex是$n$节点的最大子图，使得每个成员与k-plex中的其他节点至少有$n-k$个连接。这个定义没有集团的定义那么严格，因为它允许丢失一些链接。同时，k-plex只包含最小度$d \geq(n-k)$的节点。$k$ -core表示最大子图，使得每个节点与k-core的其他成员至少有$k$个连接。
这里，k-plex的大小再次受到节点度的限制。k核也是有问题的，因为它们忽略了所有度小于$k$的节点，即使它们与该核内的节点有所有连接。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。