现有复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向、无权复杂网络上,未能全面客观反映真实复杂网络的情况。本文基于有向加权复杂网络模型,借鉴PageRank排名算法,并结合复杂网络节点重要性评估特点,提出节点重要性评估的新指标―――DWCN - NodeRank和相应评估方法,该指标既反映出节点局部连接的特性,又从全局体现了有向加权复杂网络中整体链接关系对节点重要性的影响。采用真实的复杂网络数据集所进行的仿真实验结果表明,该方法能快速、有效地评估有向加权复杂网络节点的重要性,提高了复杂网络节点重要性评估的实用价值

发掘网络中重要性1 节点( 边) 一直是图论领域的一个基本问题。随着近年来复杂网络研究热潮的兴起, 特 别是很多实际网络所抽象出来的复杂网络, 表现出了与以往图理论不同的特性, 如小世界特性、无尺度特性等。如何 在复杂网络环境下, 发掘重要性节点已经成为复杂网络研究的一个基本问题。本文简要介绍了复杂网络的基本概念, 详细总结、分析了在复杂网络环境下几个领域中发掘重要性节点的方法, 最后提出了这一领域内几个有待深入研究的 问题和可能的应用方向。

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内容概要：雪堆博弈-最小节点覆盖问题指的是满足r<1/kmax时(kmax为网络节点的最大度)，网络博弈的纳什均衡中的采用合作策略的节点构成极小节点覆盖。网络结构可自定，节点数目不少于10，本程序包含完整python程序和pdf文档。 适合人群：具备一定编程基础的机器学习相关学生。

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PowerWorld Simulator – Version 22 41节点

使用提供的电路网表，计算减少的关联矩阵以计算给定线性电阻网络上的节点电压。 在等效节点之间插入1A的测试电流，以计算通过分支电压的等效电阻。 注意：必须在网表结构中输入分支电导 G。 “ runCode.m”脚本用作在三个不同电路上运行的示例。

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