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复杂网络中生成幂律网络邻接矩阵，对初学者很有帮助

随着对复杂网络的社团结构的深入研究，社团、社团结构以及节点之间的强连接、弱连接的特性、作用正在日趋明确。本文从弱连接的发现出发，对比了强、弱连接两者之间的关系，以及在复杂网络的社团中，强、弱连接的作用。

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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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基于因果熵和复杂网络因果推理的稀疏系统识别方法[J]. 提供了带有说明性示例的 PDF。 有关引文和算法的详细信息，请参阅： •Abd AlRahman R. AlMomani，Jie Sun和Erik Bollt，“熵回归如何克服非线性系统识别中的离群值问题”，Chaos 30，013107（2020年）。

用于构建 NVG 的快速 (Divide&Conquer) 算法的 MATLAB 实现。 需要序列和时间向量作为输入。 对称邻接矩阵作为输出返回。 如果有任何问题或兼容性问题，请告诉我。 如果您使用此代码，请引用 Iacobello，G。等。 (2021)。 流体力学杂志， 918，A13。 Iacobello, G. 等人（2019 年）。 物理评论流体，4（10），104501。 其他参考资料： 拉卡萨，L.，等。 (2008)。 美国国家科学院院刊，105（13），4972-4975。 Lan, X., 等。 （2015）。 混沌，25（8），083105。