30、19世纪70年代革命民粹主义与跨边境合作网络剖析

19世纪70年代革命民粹主义与跨边境合作网络剖析

在历史的长河中,社会网络的结构与发展往往能反映出当时的政治、社会动态。本文将深入探讨19世纪70年代俄罗斯革命民粹主义的社会网络,以及现代跨边境合作网络的相关情况。

19世纪70年代俄罗斯革命民粹主义社会网络
莫斯科抗议社区网络特征

在1873 - 1874年冬春之际,莫斯科抗议社区的社会网络呈现出独特的结构。从调查收集和处理的材料来看,该网络是一个连通的社区,网络中的所有点都可以通过一条或多条路径相互到达,这意味着每个参与者在网络中都可以被其他参与者联系到。这一特征与调查中识别“犯罪社区”成员的性质相契合,所有受到怀疑的人都在接受调查,主要是因为他们之间存在某种直接或间接的联系。

这个社会网络规模相对较小,由73人组成。参与者之间的平均路径为2.034,最长路径为4。这表明在这个社区中,信息从一个网络成员传递到另一个成员大约只需经过两个联系人。然而,尽管网络中各元素之间有足够的相互连接且规模较小,但整个社会网络的凝聚力并不高。其密度指数较低,仅为0.213(最大密度为1),这意味着现有连接的数量远低于所有社区成员之间可能存在的连接数量。此外,该网络包含45个初级小团体,对于这样规模的网络来说,这是一个较低的指标。因此,这些数据表明网络的凝聚力程度较低,其各个部分之间的连接不够紧密,并非一个紧密团结的社区。

网络特征 详情
网络规模 73人
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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