华为网络工程师认证含金量

复杂网络（Complex Network），具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。

复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。其复杂性主要表现在以下几个方面：1）结构复杂，表现在节点数目巨大，网络结构呈现多种不同特征。2）网络进化：表现在节点或连接的产生与消失。例如world-wide network，网页或链接随时可能出现或断开，导致网络结构不断发生变化。3）连接多样性：节点之间的连接权重存在差异，且有可能存在方向性。4）动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状态随时间发生复杂变化。5）节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事物，例如，人际关系构成的复杂网络节点代表单独个体，万维网组成的复杂网络节点可以表示不同网页。6）多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致更为难以预料的结果。例如，设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程，其进化过程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进行能量传输时，他们之间的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能。 复杂网络一般具有以下特性：第一，小世界。它以简单的措辞描述了大多数网络尽管规模很大但是任意两个节（顶）点间却有一条相当短的路径的事实。以日常语言看，它反映的是相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实，例如，在社会网络中，人与人相互认识的关系很少，但是却可以找到很远的无关系的其他人。正如麦克卢汉所说，地球变得越来越小，变成一个地球村，也就是说，变成一个小世界。第二，集群即集聚程度(clustering coefficient)的概念。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。集聚程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。连通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系。第三，幂律（power law）的度分布概念。度指的是网络中某个顶（节）点（相当于一个个体）与其它顶点关系（用网络中的边表达）的数量；度的相关性指顶点之间关系的联系紧密性；介数是一个重要的全局几何量。顶点u的介数含义为网络中所有的最短路径之中，经过u的数量。它反映了顶点u（即网络中有关联的个体）的影响力。无标度网络（Scale-free network）的特征主要集中反映了集聚的集中性。

“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员，而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。 因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。 社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来，比如朋友、婚姻、商业等，这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候，一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验，完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据，节点为电子邮件地址，连接为消息的传递，得到带指数截断的幂律度分布，指数为r＝1．18。同时证明，该网络是小世界的，平均分隔为4．94。 社会网络分析，可以解决或可以尝试解决下列问题： “中心性”是社会网络分析的重点之一，用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。 点度中心度表示与该点直接相连的点的个数，无向图为（n-1），有向图为（入度，出度）。 个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度，刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外，还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势，Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度，一个网络只有一个中心势。 根据计算方法的不同，中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势、中间中心度／中间中心势、接近中心度／接近中心势。 在一个社会网络中，如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下，网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。 网络中心势指的是网络中点的集中趋势，其计算依据如下步骤：首先找到图中的最大点度中心度的数值，然后计算该值与任何其他点的中心度的差值，再计算这些“差值”的总和，最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。 在网络中，如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上，可以认为该个体居于重要地位，因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力，这种特性用中间中心度描述，它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多，代表它具有很高的中间中心性，就有越多的个体需要通过它才能发生联系。 中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距，用于分析网络整体结构。中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体，而且过于依赖某一个节点传递关系，说明该节点在网络中处于极其重要的地位。 接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。 对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大；反之，则表明网络中节点间的差异越小。 注：以上公式都是针对无向图，如果是有向图则根据定义相应修改公式即可 当网络中某些个体之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。 由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。 常用的社区检测方法主要有如下几种： （1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等； （2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等； （3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。 凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重，在分析组织管理等问题时非常有效。 最差的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是，大团体中有许多内聚力很高的小团体，很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，未出现派系林立的情形。 E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时，就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利，从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域，也可以应用到其他领域，比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群，并且凝聚子群的密度较高，说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密，在信息分享和科研合作方面交往频繁，而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说，这种情况也是不利于该学科领域发展的。 核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性，可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。 根据关系数据的类型(定类数据和定比数据)，核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念，一般来说，定类数据是用类别来表示的，通常用数字表示这些类别，但是这些数值不能用来进行数学计算；定比数据是用数值来表示的，可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据，可以构建离散的核心-边缘模型；如果数据是定比数据，可以构建连续的核心-边缘模型。 离散的核心-边缘模型，根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度，又可分为3种：核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值，就构成了核心-边缘关系缺失模型。 这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型: 参考

什么是复杂网络？“绝大多数人认识的网络，可能只是日常上网用的万维网，但网络的概念很大，我们实际就生活在一个极其复杂的网络中。”吴晓群解释说，每一个人可以看作是网络中的一个节点，而人与人之间的关系，以及人与事物的关系都可以用一条线来表示，这样就形成了一个庞杂的网络。如今，很多数学家试图用数学的方式描述这个网络，研究它的几何性质、形成机制、演化过程、统计规律，以便更好地服务于现实需求，而这也恰恰是吴晓群所要攻克的难题。复杂网络的研究可以让世界变得“简单”，“当你沉浸在‘双11"狂欢中，淘宝用大数据为你推荐产品的背后，其实就有复杂网络理论的应用。”吴晓群解释说。利用复杂网络的理论，把杂乱无章的信息建立起关联，人们就可以对模糊世界进行精准量化和预测，发现什么是重要节点，什么是边缘节点。基于复杂网络分析人们在不同时间、不同地点的行为，未来能够更容易处理复杂问题，例如疏导城市拥堵的交通、控制流行病传播等等。伟大的数学家欧拉在1736年的论著中记载了新的数学分支——图论，如今，图论已经成为了研究复杂网络的重要工具。这些由问题驱动的数学研究正是应用数学重要的组成部分。事实上，生活中处处有数学，将数学与现实生活联系起来解决实际问题，正是吴晓群学习数学、从事应用数学研究的直接原因。“应用数学其实是一个交叉学科，用它解决其他学科中的数学问题，才能真正发挥数学的作用。”她说。2018年1月12日，由全国妇联、中国科学技术协会等共同举办的第十四届“中国青年女科学家奖”颁奖典礼上，吴晓群获得“中国青年女科学家”荣誉称号。吴晓群至今已经在武汉大学学习、工作了21年。近十年来，吴晓群几乎每年都有几个月在国外访学研究，再加上在国内大学授课教学、参加各种学术会议，一度让她感到很难集中精力进行自己想做的研究。然而作为一名女性科研工作者，她无疑是幸运的，她说，“在很多时候，我都能得到单位和家人的全力支持，这也是我与团队能将复杂网络研究不断创新，逐步走向世界前沿的重要原因之一。”目前，吴晓群和她的团队正在如火如荼地开展多层复杂网络这一前沿课题的研究。除了自己的科研梦想，作为博士生导师，吴晓群对学生的培养也有自己的理解。很多人认为女生学不好数学，但吴晓群却称，“女生学不好数学”只是自己给自己找的偷懒借口。“科研之路是循序渐进的，年轻科研人要受得了清贫，耐得住寂寞，潜下心来做自己看中的方向，终将会做出成果，一切都会变得更好。”她说。每一件事的背后都有一些勤勤恳恳的工作者吧。

您好！复杂网络具体应用很广泛，在管理领域应用：1.复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。本书致力于系统地介绍复杂网络的基础知识和研究进展。由于复杂网络研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，因此本书着眼于复杂网络研究中已经取得的主要研究进展。主要内容包括：网络拓扑特性与模型，复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构，以及复杂网络的同步与控制。清华出版社出版《复杂网络理论及其应用》在复杂网络领域的有关工作。2.在管理领域应用。可以参考《复杂网络在管理领域的应用研究》。复杂网络作为研究复杂系统的一个新兴工具，以其能较为形象、准确地描述系统主体之间错综复杂的联系，在计算机、生命科学等领域得到了广泛的应用，但其在管理学研究中仍处于起步阶段。《复杂网络在管理领域的应用研究》致力于探索复杂网络在管理领域的具体应用。共分集群演进和创新扩散上下两篇。上篇为集群演进篇，将集群视为一个复杂适应性系统（CAS），其演进过程实质上是集群自组织进程。抓住集群最本质的特征——各组织间的密切联系，从网络结构演进角度研究了集群自组织。首先通过案例研究方法对集群自组织过程进行了理论上的定性研究；在此基础上，构建了集群自组织的复杂网络分析框架，探讨了集群自组织的不同演化模型，并结合传统的实证研究方法，运用复杂网络工具，对特定集群的自组织过程进行了定量分析。下篇为创新扩散篇，研究创新在特定网络上的扩散机理。首先构建了基于复杂网络的微观个体决策理论分析框架，给出了一个基于复杂网络的随机阈值模型，并运用该模型研究了新产品在消费者之间以及新技术在企业间两类不同的创新扩散。在新产品扩散中，我们主要研究了正反馈效应、初值敏感性和两个竞争性产品的扩散；而在新技术扩散中，我们重点对扩散的稳定性和脆弱性进行了较为深入的探讨。

复杂网络是对复杂系统的抽象和描述方式，任何包含大量组成单元（或子系统）的复杂系统，当把构成单元抽象成节点、单元之间的相互关系抽象为边时，都可以当作复杂网络来研究；复杂网络是研究复杂系统的一种角度和方法，它关注系统中个体相互关联作用的拓扑结构，是理解复杂系统性质和功能的基础。

复杂网络代码指的是实现复杂网络模型的计算机程序代码。复杂网络模型是指由大量节点和边组成的网络，这些节点和边之间的关系非常复杂，可以用图论方法描述。复杂网络模型具有许多重要的应用，如社交网络分析、物流网络优化、蛋白质相互作用网络等。复杂网络代码通常包括网络的构建、节点和边的属性设置、网络的可视化和分析等功能。常用的复杂网络代码包括Python中的NetworkX、MATLAB中的Graph Theory Toolbox等。

复杂网络理论可以应用于股票市场中的系统性风险传递分析，主要包括以下步骤：1.数据采集和预处理：从股票市场中收集与每只股票相关的历史价格数据和其他财务指标数据，进行数据清洗和去噪处理，得到可用于分析的数据。2.构建股票市场复杂网络模型：利用复杂网络理论中的图论方法进行构建，将每只股票看作一个节点，将它们之间的关联看作边，例如利用股票之间的相关系数、协方差等指标表示节点之间的连接强度。3.网络分析与特征提取：对构建好的复杂网络进行分析，提取网络的拓扑特征参数，例如节点度中心性、介数中心性、聚类系数、网络直径等指标，对网络的结构和特性进行探究。4.系统性风险传递分析：利用复杂网络的运作原理和拓扑特征，分析股票市场中的系统性风险传递过程，通过模拟和实验，研究系统性风险的传递路径和机制，确定关键节点和连通性，预测股票市场的稳定性和风险程度。5.风险控制和管理：结合分析结果，制定相应的风险管理策略，例如对关键节点进行监控和调整投资组合等。总之，利用复杂网络理论分析股票市场中的系统性风险传递，是一种较为先进和有效的方法，可以帮助投资者更好地理解市场，科学地制定投资策略，降低风险，提升收益。

复杂网络分析方法可以用于研究股票市场的稳定性和风险传播机制。以下是一些可能的方法：1. 构建股票市场的网络模型。可以根据股票市场的交易数据，构建一个由股票和其交易关系构成的网络模型。可以使用网络科学中的图论方法，如节点度中心性、介数中心性、紧密中心性等指标来描述股票的重要性和影响力。2. 分析网络拓扑结构。可以使用复杂网络分析方法来分析股票市场网络的拓扑结构，如小世界网络、无标度网络等。这些结构对于市场的稳定性和风险传播具有重要影响。3. 研究网络动力学。可以使用复杂网络动力学模型来研究股票市场的演化和变化。可以通过模拟网络中节点的演化和交互，来研究市场的稳定性和风险传播机制。4. 分析网络中的风险传播路径。可以使用复杂网络分析方法来分析股票市场中的风险传播路径。可以通过分析网络中节点之间的关系和交互，来确定风险传播的路径和影响程度。5. 研究网络中的系统性风险。可以使用复杂网络分析方法来研究股票市场中的系统性风险。可以通过分析网络中节点之间的关系和交互，来确定系统性风险的来源和影响程度。总之，复杂网络分析方法可以为研究股票市场的稳定性和风险传播机制提供有力的工具和方法。

目前没有精确的定义，总的来说要满足一下两个条件：（1）小世界特性网络中从任一个节点只需跳转很少的次数就可以访问到其余大部分节点。例子如人际关系网络的六度分离，是说某科学家估计世界上任两个间都通过各自朋友的联系，只需要6次就可以联系上，就是说一个人是另一个人的朋友的朋友的朋友的...朋友（6次）。虽然估计可能不够准确，不过只需要很少的次数这一点毋庸置疑，甚至有人认为少于6次（2）无尺度特性不论从宏观上还是微观上，网络呈现的结构很相似。打个比方，花椰菜，如果用低倍数显微镜观察，样子和宏观上差不多，都是一簇一簇的。这叫无尺度特性。类似的还有海岸线、云朵、山峰等

协议，和需要必须一致才可以，不然鸡同鸭讲，讲不通。

复杂网络极大连通系数计算方法如下。1、确定网络的邻接矩阵或邻接表，表示各个节点之间的连接关系。2、对网络进行深度优先搜索或广度优先搜索，找到所有的连通子图。3、计算每个连通子图的节点数，找到最大的连通子图，将其节点数除以总节点数，即为复杂网络的极大连通系数。

写这篇文章，有两个原因： 看了李院士的《大数据研究的科学价值》，有些感触。 我自己做了一段时间社交，也有一些想法。 之前也写过复杂网络的东西，但是都非常肤浅，没有真正的理解复杂网络，近期看了一些资料，有了进一步的理解。 李院士的文章，是从科学家的角度，理解大数据的价值。从文章中，我了解到以下几点： 数据inside：未来数据将数据转换为产品或者服务的人。 分析即服务：Aaas。构建一个统一的数据分析平台，提供丰富的api，供数据分析师进行分析，挖掘金矿。是一件很有用，同时也很有钱途的事业。 大数据的存储、计算、挖掘分析的技术，还需要更进一步的发展。一些同学，规划自己的职业生涯，把这个作为储备，现在开始学习，是一个非常好的选择。我之前做过一些存储相关的东西，存储还是要往多层方向发展。 在大数据中的个体之间存在着关系，有可能大数据的本质就是复杂网络的本质。为研究指名了一个方向。 第四范式：之前的研究都需要有模型，在大数据的背景之下：所有的模型都是错误的，进一步说，没有模型你也可以成功。 文章中，李院士提到大数据的本质，可能就是复杂网络的本质。这是因为大数据个体之间都是关系的。举个例子，互联网。个体是网页，网页和网页之间通过超链接互相链接，当然也可能有单向的。互联网就是一个复杂网络。其中的关系已经被验证了意义的重大——PageRank算法——搜索引擎的核心之一。另一方面，大数据的产生，整体分为两类：1）生物科学中，人脑细胞、神经元，基因等等。都是大数据。2）还有就是社会群体产生的。国内现在火热的微博。就每天会产生很大量的数据。在这两类中，我们都要考虑个体之间的关系，都有一些参数和性质：平均路径长度、度分布、聚集系数、核数和介数等。这些都可以归结到复杂网络的研究当中。不过，大数据的研究刚刚开始，其本质是否就是复杂网络所能解释的还很难说。复杂网络本身也在发展演变的过程中，几年之后，那时的复杂网络也不是现在的样子。但是，社交网络确确实实是复杂网络的体现。所以，通过复杂网络的理论，研究大数据，研究社交网络，一定是一个很好的方向。 说了半天的复杂网络，到底复杂网络是什么呢？这里，我只说说我对复杂网络的浅显理解。也欢迎大家指点、讨论。我们一般所说的复杂网络具备两个特点： 无尺度 小世界 看起来很玄的两个词，那么该如何理解呢？无尺度的概念，比较好理解：就是网络中的度分布满足幂律分布。幂律分布可以理解度的分布比较集中。我们以新浪微博为例，粉丝上千万那的人非常少，百万的人也非常少。更多的是几百粉丝的。直白一点说，就是粉丝非常多的人很少，很集中。粉丝比较少的，分布就比较广，比较多。我之前做微博数据分析的时候，有统计过几乎所有用户的粉丝数分布的。完全符合幂律的分布。如果大家需要，可以和我进一步讨论之类。我也可以找找之前的统计数据。 小世界我觉得需要从两个角度考虑：第一个，就是网络中两点的平均最短路径很小。著名的米尔格拉姆实验的第一个结果就是：六度分隔。意思就是在我们的世界上，你想联系任何一个人，你不认识的，平均就需要找5、6个人就可以了。随着社会的发展，facebook等社交网络兴起，这个度越来越小。有报道说，已经是4.5个人就可以了。这个事情比较有意思，前些日子，还有个开发者做了一个微博应用，计算你到某个明星的距离。很多人会想，是不是很远，是不是计算很复杂？其实都不是的，小世界的特性告诉我们，这个值会很小。同时，即使在线读取关注，深度搜索的暴力方式解决，这也是很快的。第二个，不仅仅平均最短路径很小，如果消息在网络中传播，会以很大的概率，通过最短路径传播到目的地。这个很重要，这个是根本。这个是，现在微博上进行微博营销的根本所在。如果没有这个特性，通过转发，甚至是大号的转发，很难出现传播爆发的情况，很难让更多的人知道。所以这个很重要，这个也是米尔格拉姆试验的第二个重要的结果。 其实上面两个结果，都有对应的模型，能够很好的证明，而且，在实际的社交网络中，也得到的验证。大家感兴趣，可以自己研究。 那么大数据，我们作为程序员、作为研究者，能够做什么呢？其实前面也说过了，主要就三点： 存储 计算 算法 我们围绕着这三块进行，无论是工程开发者，还是研究者，都可以在这个过程中发现问题，归纳共性，提炼本质，然后上升到科学的高度。 我目前还没有李老师的高度，我也是围绕着微博做了一些复杂网络相关的研究。我希望，以后，我的工作，也能够为大数据科学进步，起到一点点作用。那我的工作，就真的有价值了。 下面是我自己感兴趣的一些点，欢迎大家讨论： 复杂网络社团结构的发现，对应社交网络中的圈子挖掘。 社交网络中，特定领域，人物影响力的排名。 社交网络中，信息传播的研究 社交网络用户关系的存储 其中，1、2、4我做了比较多的尝试，1、2效果还不错，4没有好的方法。3目前只是了解阶段，还没有开始动手。 仅以此文，抛砖引玉。 【完】

进行复杂网络节点识别的作用是1、识别出复杂网络的关键节点并对其进行有针对性的保护能够提高网络的安全性。2、识别结果不精确、运行时间过长等问题。3、为了设计出高效的复杂网络关键节点。

　　20世纪90年代以来，以Internet为代表的信息技术的迅猛发展使人类社会大步迈入了网络时代。从Internet到WWW，从大型电力网络到全球交通网络，从大脑神经网络到各种新陈代谢网络，从科研合作网络到各种经济、政治、社会关系网络等，可以说，人们已经生活在一个充满着各种各样的复杂网络的世界中。人类社会的网络化是一把“双刃剑”：它既给人类社会生产与生活带来了极大便利，提高了人类生产效率和生活质量，但也给人类社会生活带来了一定的负面冲击，如传染病和计算机病毒的快速传播以及大规模的停电事故等。因此，人类社会的日益网络化需要人类对各种人工和自然的复杂网络的行为有更好的认识。长期以来，通信网络、电力网络、生物网络、和社会网络等分别是通信科学、电力科学、生命科学、和社会学等不同学科的研究对象，而复杂网络理论所要研究的则是各种看上去互不相同的复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法。从20世纪末开始，复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解，已成为网络时代科学研究的一个极其重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学（new science of networks）”。　　以生命科学为例，20世纪的生命科学研究主流是建立在还原论基础上的分子生物学。还原论的基本前提是，在由不同层次组成的系统内，高层次的行为是由低层次的行为所决定的。具有还原论观点的生物学家通常认为，只要认识了构成生命的分子基础（如基因和蛋白质）就可以理解细胞或个体的活动规律，而组分之间的相互作用常常被忽略不计。尽管基于还原论的分子生物学极大地促进了人类对单个分子功能的认识，然而绝大多数生物特征都来自于细胞的大量不同组分，如蛋白质、DNA、RNA和小分子之间的交互作用。对这些极其复杂的交互作用网络的结构和动力学的理解已成为21世纪生命科学的关键性研究课题和挑战之一。　　对网络的科学研究最早起源于著名的欧拉七桥问题。之后的近两百年中，数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。随着近年来计算机存储能力和处理数据能力的增强，以及一些大规模系统的数据库的建立，人们重新获得了真实网络的特征数据，发现真实网络既不是规则的，也不是随机的，而是呈现一定规律的复杂网络。复杂网络之所以复杂，不仅在于网络规模的巨大，网络结构的复杂，而且网络在时间、空间上都具有动态的复杂性，网络行为也具有复杂性。

任何一个实际网络不可能只符合某一种类型的复杂网络。至今为止提出的所有类型的复杂网络，包括小世界、无标度、同配性/异配性、社团化、阵发性等等类型的复杂网络，都是从一个角度分析实际网络。所以是先采样实际网络的数据，然后对数据利用网络指标，包括聚类系数，平均路径长度，度分布，度度相关性等等，对比将真实网络进行不同的随机化处理后的对照网络，识别其是否符合某一类复杂网络的标准特征。如果你自己真的构造一个网络，而不是复现他人已经提出来的网络模型，那么你一定非常清楚你构造网络算法对应的机制是什么？然后你要首先猜测你的机制和哪个真实网络的产生演化机制相类似，然后找到你构造网络与已有类型的复杂网络的区别，并分析这个区别是否和某个你认为具有相同生成机制的真实网络匹配。从研究方法上，不建议题主这样研究，而是应该从真实网络数据出发，先找到和已有类型复杂网络不同的特征，然后分析可能的产生机制，最后利用该机制生成算法构造成网络。

如何求复杂网络多点最短路径 matlab代码function R=main_Dj()clc;clearG=[1 2 5;1 4 1;2 3 1;2 4 6;2 5 5.8;2 6 5.7;2 7 5.6;3 7 2; 3 11 1.5; 3 12 4;...4 5 0.5;4 8 3; 5 6 1;5 9 3;6 7 0.6;6 10 2.5; 7 11 2.7;8 9 1;8 12 6;...9 10 1.5;9 12 5;10 11 0.5;10 12 4;11 12 3];opt=0;route=sroute(G,opt);R=[];r=route(3,end);R=[r,R];while r~=1r=route(3,r);R=[r,R];endR=char(R+64);R=[R,"O"];

公式你不都有了吗，先计算每一个i到j的最短路径，求倒数得效率，求和做平均，得你所谓的连通率，也叫谐平均距离。

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source英 [su0254u02d0s]美 [su0254rs]n. 来源；水源；原始资料n. (Source)人名；(法)苏尔斯target英 ["tɑu02d0gu026at]美 ["tɑrɡu026at]n. 目标；靶子vt. 把……作为目标；规定……的指标；瞄准某物n. (Target)人名；(法)塔尔热；(英)塔吉特

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这三个方向都非常具有前途和挑战性，但选择哪个方向要根据个人的兴趣、技能和发展方向做出选择。除此之外，你也应该考虑该方向在未来社会、科技和产业的发展趋势以及该领域的职业前景和就业竞争状况等因素。就就业前景和竞争状况来看，复杂网络是目前较为火热的领域之一，而且在科技、通信、金融、交通、医疗等行业都有广泛应用；纳米科技在材料、电子、生物等领域也有重要应用，具有很大的发展潜力；声学则比较特殊，虽然应用场景较多，但是与其他两个方向相比，它的就业前景相对更为有限。综上所述，我认为要根据自己的情况来仔细考虑选什么方向，最好结合自己的实际情况和兴趣爱好做出决定。

无标度网络和小世界网络 的最大区别是他们的度分布的差别无标度网络的度分布是幂函数，小世界是钟行的，实际上小世界和 random network 的度分布相似，点与点之间的连接是随机的，所以都是钟形正态分布，但是小世界的点点之间路径最短。无标度网络有巨集团和剩余度的涌现，也就是说巨集团基本代表网络的连接密度，少数的点有大量的连线，大多数点有少量或没有连线。无标度的度分布也引发了相关的对自组织临界和熵厥的讨论，是当今研究主要课题。

神经网络是复杂网络

软件算法好。1、软件算法：软件通常由一组数据或指令组成，算法通常由解决任何问题的技术组成。2、软件的特点包括效率、实用性、可移植性、可靠性，复杂网络特点包括在数学上的严谨性和创新性方面比较难以突破。

（1）这段程序分为两个部分：第一部分前面四行；第二部分从第五行到最后（2）在matlab界面点击新建——函数，然后把前面四行粘进去，关闭编辑器页面，软件提示是否保存？将文件保存为differential.m（3）在matlab界面点击新建——函数，然后把后面内容粘进去，关闭编辑器页面，软件提示是否保存？将文件保存为XXX.m（4）注意将differential.m和XXX.m放在同一个文件夹，例如都放在”Matlab学习“（5）将你打算调用的M文件所在的目录选为当前工作目录。（我这里Untitled4.m为主程序文件，即XXX.m）

没什么不可以。

有。有向图复杂网络也存在聚集系数，聚集系数是用于描述一个网络中节点之间紧密程度的指标，在无向图中，节点的聚集系数是指一个节点的邻居之间连边的密集程度，而在有向图中，节点的聚集系数则分为入度聚集系数和出度聚集系数两种。

复杂网络偏物理方向的文章，下面的期刊都可以，控制方面的期刊也行。《chinese physics letters》, 《chinese physics B,》《 physica A》, 《physics review letters》, 《physics review A》, 《physics review E》.另外投哪方面的期刊其实看看自己读到文献，大多出现在什么期刊就知道了。

1、使用路径填充按钮填充，直接填充前景色。2、按住Alt键，并单击路径填充按钮，可打开路径填充对话框。3、或者右键单击工作路径，选择填充路径。4、将路径转换为选区，然后进行填充（按住Ctrl+回车键，将路径转换为选区）。

7层结构，你一个一个来判断吧。

不是一个东西。复杂网络是小世界性质的解释，神经网络是一个类似决策树的tool

复杂网络（Complex Network），是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。特征：小世界、集群即集聚程度的概念、幂律的度分布概念。

公式你不都有了吗，先计算每一个i到j的最短路径，求倒数得效率，求和做平均，得你所谓的连通率，也叫谐平均距离。

对呀~~~~因为按照热力学第三定律，只有0k的完美晶体其熵才可能为0，而又不可能比0还小，故常温下，均大于零。可以认为，熵值为零是不存在滴。

复杂网络的应用如下：应用：所有的IT企业都需要网络工程师帮助用户设计和建设计算机信息系统。前景:统计概率，编程仿真，大数据的背景。什么是复杂网络？“绝大多数人认识的网络，可能只是日常上网用的万维网，但网络的概念很大，我们实际就生活在一个极其复杂的网络中。”吴晓群解释说，每一个人可以看作是网络中的一个节点，而人与人之间的关系。以及人与事物的关系都可以用一条线来表示，这样就形成了一个庞杂的网络。如今，很多数学家试图用数学的方式描述这个网络，研究它的几何性质、形成机制、演化过程、统计规律，以便更好地服务于现实需求，而这也恰恰是吴晓群所要攻克的难题。复杂网络的研究可以让世界变得“简单”，“当你沉浸在‘双11"狂欢中，淘宝用大数据为你推荐产品的背后，其实就有复杂网络理论的应用。”吴晓群解释说。利用复杂网络的理论，把杂乱无章的信息建立起关联，人们就可以对模糊世界进行精准量化和预测，发现什么是重要节点，什么是边缘节点。基于复杂网络分析人们在不同时间、不同地点的行为，未来能够更容易处理复杂问题，例如疏导城市拥堵的交通、控制流行病传播等等。伟大的数学家欧拉在1736年的论著中记载了新的数学分支——图论，如今，图论已经成为了研究复杂网络的重要工具。这些由问题驱动的数学研究正是应用数学重要的组成部分。事实上，生活中处处有数学，将数学与现实生活联系起来解决实际问题，正是吴晓群学习数学、从事应用数学研究的直接原因。“应用数学其实是一个交叉学科，用它解决其他学科中的数学问题，才能真正发挥数学的作用。”她说。

【热心相助】您好！复杂网络具体应用很广泛，在管理领域应用：1.复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。本书致力于系统地介绍复杂网络的基础知识和研究进展。由于复杂网络研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，因此本书着眼于复杂网络研究中已经取得的主要研究进展。主要内容包括：网络拓扑特性与模型，复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构，以及复杂网络的同步与控制。清华出版社出版《复杂网络理论及其应用》在复杂网络领域的有关工作。2.在管理领域应用。可以参考《复杂网络在管理领域的应用研究》。复杂网络作为研究复杂系统的一个新兴工具，以其能较为形象、准确地描述系统主体之间错综复杂的联系，在计算机、生命科学等领域得到了广泛的应用，但其在管理学研究中仍处于起步阶段。《复杂网络在管理领域的应用研究》致力于探索复杂网络在管理领域的具体应用。共分集群演进和创新扩散上下两篇。 上篇为集群演进篇，将集群视为一个复杂适应性系统（CAS），其演进过程实质上是集群自组织进程。抓住集群最本质的特征——各组织间的密切联系，从网络结构演进角度研究了集群自组织。首先通过案例研究方法对集群自组织过程进行了理论上的定性研究；在此基础上，构建了集群自组织的复杂网络分析框架，探讨了集群自组织的不同演化模型，并结合传统的实证研究方法，运用复杂网络工具，对特定集群的自组织过程进行了定量分析。 下篇为创新扩散篇，研究创新在特定网络上的扩散机理。首先构建了基于复杂网络的微观个体决策理论分析框架，给出了一个基于复杂网络的随机阈值模型，并运用该模型研究了新产品在消费者之间以及新技术在企业间两类不同的创新扩散。在新产品扩散中，我们主要研究了正反馈效应、初值敏感性和两个竞争性产品的扩散；而在新技术扩散中，我们重点对扩散的稳定性和脆弱性进行了较为深入的探讨。

许多不同的复杂网络和许多不同类型的计算机赖以互相通信的基础只有TCP/IP协议。OSI/RM只是参考模型，没有真正的应用到网络中。所以异构网要通信，必须要安装TCP/IP协议。如果是填空题，填TCP/IP协议。TCP/IP提供点对点的链接机制，将数据应该如何封装、定址、传输、路由以及在目的地如何接收，都加以标准化。它将软件通信过程抽象化为四个抽象层，采取协议堆栈的方式，分别实现出不同通信协议。协议族下的各种协议，依其功能不同，被分别归属到这四个层次结构之中。扩展资料：在对等进程利用协议进行通信时，实际上并不是直接将数据从一台机器的第N层传送到另一台机器的第N层，而是每一层都把数据连同该层的控制信息打包交给它的下一层，它的下一层把这些内容看做数据，再加上它这一层的控制信息一起交给更下一层，依此类推，直到最下层。最下层是物理介质，它进行实际的通信。相邻层之间有接口，接口定义下层向上层提供的原语操作和服务。相邻层之间要交换信息，对等接口必须有一致同意的规则。层和协议的集合被称为网络体系结构。TCP/IP协议不依赖于任何特定的计算机硬件或操作系统，提供开放的协议标准，即使不考虑Internet，TCP/IP协议也获得了广泛的支持。所以TCP/IP协议成为一种联合各种硬件和软件的实用系统。TCP/IP协议并不依赖于特定的网络传输硬件，所以TCP/IP协议能够集成各种各样的网络。用户能够使用以太网、令牌环网、拨号线路、X.25网以及所有的网络传输硬件。参考资料来源：百度百科--TCP/IP协议

matlab的m文件： %A=[自己写个矩阵] N=max(size(A) for i=1:N path=zeros(N) path=length(find(i,:)==1) end for i=1:N aver_path=sum(path(i,:))/N*(N-1)

无标度网络和小世界网络 的最大区别是他们的度分布的差别 无标度网络的度分布是幂函数，小世界是钟行的， 实际上小世界和 random network 的度分布相似，点与点之间的连接是随机的，所以都是钟形正态分布，但是小世界的点点之间路径最短。 无标度网络有巨集团和剩余度的涌现，也就是说巨集团基本代表网络的连接密度，少数的点有大量的连线，大多数点有少量或没有连线。无标度的度分布也引发了相关的对自组织临界和熵厥的讨论，是当今研究主要课题。

这是网络图中各节点的度及度的分布曲线的matlab代码： function [DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A) %% 求网络图中各节点的度及度的分布曲线 %% 求解算法：求解每个节点的度，再按发生频率即为概率，求P(k) %A————————网络图的邻接矩阵 %DeD

公式你不都有了吗，先计算每一个i到j的最短路径，求倒数得效率，求和做平均，得你所谓的连通率，也叫谐平均距离。

看是什么系统跟网络，电力网络属于电气工程，计算机网络属于计算机科学与技术，系统的概念就更广泛了 http://www.amazon.cn/mn/detailApp/ref=sr_1_1?_encoding=UTF8&s=books&qid=1274257553&asin=B001U39MNM&sr=8-1http://wenku.baidu.com/view/152d7a0abb68a98271fefad4.html照这两个来看应该是数学跟物理的交叉学科

聚类系数等往往不能准确地刻画原网络 的实际特性uJ,因此,通常需要将与原网络具有相

无尺度网络的概念是随着对复杂网络的研究而出现的。“网络”其实就是数学中图论研究的图，由一群顶点以及它们之间所连的边构成。在网络理论中则换一套说法，用“节点”代替“顶点”，用“连结”代替“边”。复杂网络的概念，是用来描述由大量节点以及这些节点之间错综复杂的联系所构成的网络。这样的网络会出现在简单网络中没有的特殊拓扑特性。自二十世纪60年代开始，对复杂网络的研究主要集中在随机网络上。随机网络，又称随机图，是指通过随机过程制造出的复杂网络。最典型的随机网络是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·伦伊提出的ER模型。ER模型是基于一种“自然”的构造方法：假设有n个节点，并假设每对节点之间相连的可能性都是常数0 < p < 1。这样构造出的网络就是ER模型网络。科学家们最初使用这种模型来解释现实生活中的网络。ER模型随机网络有一个重要特性，就是虽然节点之间的连接是随机形成的，但最后产生的网络的度分布是高度平等的。度分布是指节点的度的分布情况。在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布。在一般的随机网络（如ER模型）中，大部分的节点的度都集中在某个特殊值附近，成钟形的泊松分布规律（见图3）。偏离这个特定值的概率呈指数性下降，远大于或远小于这个值的可能都是微乎其微的，就如一座城市中成年居民的身高大致的分布一样。然而在1998年，Albert-László Barabási、Réka Albert等人合作进行一项描绘万维网的研究时，发现通过超链接与网页、文件所构成的万维网网络并不是如一般的随机网络一样，有着均匀的度分布。他们发现，万维网是由少数高连接性的页面串联起来的。绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超链接，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的链接，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。与居民身高的例子作类比的话，就是说大多数的节点都是“矮个子”，而却又有极少数的身高百丈的“巨人”。Barabási等人将其称为“无尺度”网络，所谓的无尺度，是从scale free翻译而来，scale就是指节点度的大小,free 是指虽然网络中大部分节点的度不高，但极少数节点的度不受任何限制，可以变得十分巨大。

vertice，node, site 都是节点，在不同的领域有不一样的称呼。

计算机专业是个没有方向的专业，太大太乏，无线传感器稍微具体一些，至于数据库也是一个笼统的专业。其实专业在中国无所谓好坏，中国大学的专业都是起得又大有全，让你不知道将来能干啥。其实关键是找导师，在专业里看看有没有比较好的导师。一个好的导师比啥专业都强。