Complex Networks Toolbox for MatLab is designed to analyze large-scale graphs, model them, explore with simulations of dynamic processes and generate appealing and insightful layouts. example： function [BetweenneessCentrality, varargout]= GraphBetweennessCentrality(Graph,SourceNodes) % Computes betweenneess centrality of each node. % % Receives: % Graph - Graph Struct - the graph loaded with GraphLoad % SourceNodes - array of double - (optional) nodes, from which passes start. Default: [] (all nodes). % % Returns: % BetweenneessCentrality - array of double - Betweenneess Centrality for each node. % Nodes - array of double - (optional)List of all nodes for which betweennessn centrality is computed % % Algorithm: % http://www.boost.org/libs/graph/doc/betweenness_centrality.html % % See Also: % mexGraphAllNodeShortestPasses % warning('Use the more optimized mexGraphBetweennessCentrality.dll'); error(nargchk(1,2,nargin)); error(nargoutchk(0,2,nargout)); if ~exist('SourceNodes') | isempty(SourceNodes) SourceNodes = unique(Graph.Data(:,1)); end Nodes = unique(Graph.Data(:,1:2)); %TotalPasses = zeros(GraphCountNumberOfNodes(Graph),GraphCountNumberOfNodes(Graph)); Betweenness = zeros(GraphCountNumberOfNodes(Graph),1); for Node = Nodes(:).' [ShortesPasses PassesHistogram]= mexGraphAllNodeShortestPasses(Graph,Node); %TotalPasses = TotalPasses + sum(PassesHistogram(2:end)); tic for i = 1 : numel(ShortesPasses) %T = ShortesPasses(i).Passes(end); %TotalPasses(Node,ShortesPasses(i).Passes(end)) = size(ShortesPasses(i).Passes,2); % compute total number of shortes passes from Node to some other node. Passes = ShortesPasses(i).Passes(2:end-1,:); NodesOnTheWay = unique(Passes); if numel(NodesOnTheWay)==1 Count = 1; % hist behaves differently in this case. else Count = hist(Passes(:),NodesOnTheWay);

真实世界网络分析（复杂网络） 荷兰代尔夫特理工大学复杂网络 - 从自然到人造网络 (ET4389) 课程的最终作业（2013 年） 确定和分析现实世界网络（荷兰足球）的拓扑特性及其物理意义。 此外，研究各种网络模型，如 Erdos-Renyi 随机网络和 Barabasi-Albert 无标度网络。 最后，在研究这些过程下的性能和鲁棒性的同时，对这些网络模型执行诸如渗透、攻击和意见交互等动态过程。 团队成员：Mani Prashanth Varma Manthena、Alon Dolev 作业：[ET4389作业2013](作业/ET4389作业2013.pdf) 报告：[最终作业报告](作业/最终作业报告.pdf)

定义一个名为 的复数类，其属性数据为复数的实部和虚部，要求构造函数和拷贝构造函数，并能打印复数的值

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复模指示功能（奇异值分解） CMIF 定义为从正常矩阵求解的特征值，该矩阵由频率响应函数 (FRF) 矩阵形成。 CMIF可以通过将正常矩阵与其Hermitian矩阵相乘来计算，也可以通过在每个谱线处对正常矩阵进行奇异值分解（SVD）来计算。 此函数使用“经济规模”SVD 计算 CMIF。 建议在使用 CMIF 之前对输入数据进行带通滤波。 如果您发现此代码对您的应用程序有用，请不要忘记评价它。 如有问题、建议和意见：kalkan76@gmail.com

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