量子近似优化算法（QAOA） 使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的QAOA实现 请参阅QAOA_Doc.ipynb了解展开说明 待进一步编辑...

对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型

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ergm.ego ：对以自我为中心的采样网络数据进行拟合，模拟和诊断指数族随机图模型 用于管理以自我为中心的采样网络数据的实用程序以及“ ergm”包周围的包装器，以方便从此类数据进行ERGM推理和模拟。 公共和私人存储库 为了促进程序包的开放式开发，同时为核心开发人员提供机会在将其开发为一般用途之前发布其开发内容，该项目包括两个存储库： 公共存储库statnet/ergm.ego 私有存储库statnet/ergm.ego-private 目的是使statnet/ergm.ego-private中的所有开发最终进入statnet/ergm.ego并进入CRAN。 Statnet项目的开发人员和贡献用户应阅读以获取有关公共和私有存储库之间的关系以及所涉及的工作流程的信息。 最新的Windows和MacOS二进制文件 每次提交到存储库后，都会生成一组二进制文件。 我们强烈建议您在提

对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型 本人就这四种模型，以指数随机图模型导论为蓝本，调试了全部R语言代码。运行正常。

链路概率模型 (LPM) 可用作指数随机图模型 (ERGM) 的替代方法来模拟网络数据。 LPM 根据基于历史频率的链接概率来表征网络。 在本文中，LPM 与 ERGM 进行了比较和对比。 通过将这两种方法应用于四个纵向数据集来检查这两种方法的相对效用。 描述了这两种方法在数据需求、可扩展性和假设方面的相对优势和劣势。

阿尔维斯3.0 从 Alvis3.0.java 运行的带有随机图的 AI 算法的图形可视化 建造 要构建项目，您需要在您的机器上安装 。 $ mvn clean package $ java -jar target/alvis-1.0-SNAPSHOT.jar 如果您使用的是 Ubuntu $ sudo apt-get install maven 如果您使用的是 Mac OSX $ brew install maven 如果您使用的是 Windows 有关安装说明，请参阅。

Java随机艺术 分配项目“ RANDOM ART” CSC319面向对象的软件开发 参考 概述假设我们采用x和y表达式，它们是通过嵌套简单的原语构建的：乘积，平均值，sin（pi *）和cos（pi *）。 这四个操作将-1到1范围内的参数映射到相同范围内的结果。 因此，在-1 <= x，y <= 1的任何点上，根据这些原语构建的表达式将返回一个介于-1和1之间的值。通过将答案缩放为灰度值0-255，我们可以绘制该函数在这个2 x 2的正方形中。 （从三个这样的表达式中，我们可以得到每个点的红色，绿色和蓝色值。） 我们的任务•使用OO方法和Java创建我自己的随机图形•用于产生随机图形的函数必须由程序自动生成-至少需要4个嵌套层 输出•成功完成后，您的程序应该能够生成–随机图–生成用于生成随机图的函数的打印输出 如何启动项目您必须通过运行RandomArt.class或campile

随机图的生成 （邻接表生成） 随机输入点和线 生成最短路径

GERGM-硕士： 一个R包，用于估计广义指数随机图模型。 要开始使用， 请向报告任何错误或错误。 消息 [05/15/18]主要估计更新为0.13.x版。 我已将Hummel等人（2012）的凸包初始化方法实现为程序包中的默认选项。 在初始化Metropolis Hastings的模型参数时，此方法通常非常高效，并且在某些情况下可以使模型运行时间减少99％以上。 通过在C ++中重新实现，加快了协变量参数估计的过程。 gergm（）函数现在在协变量参数估计的第一次迭代之后跳过MPLE，而是使用以前的theta值。 这通常可以大大加快估算速度，但可以通过逻辑参数进行控制。 对于大型网络或MH接受率非常低的网络， sample_edges_at_a_time选项允许用户在MH更新中一次提议边缘块。 这可以用来优化模型接受率。 [04/13/17]新的估算功能，错误修复。 添加