随机网络-概述与E-R模型-(1)

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#数理统计 #随机网络

本文档提供了随机网络及Erdős-Rényi (E-R) 模型的基础介绍，探讨了如何通过E-R模型来模拟真实世界的网络特性，并讨论了其在计算机科学中的应用。

随机网络概述与E-R模型笔记
注：下一行的公式是无用的东西，在编辑时不小心加上的，因为是截图，就懒得改了，阅读时忽略掉就可以了。“一种反应多种随机因素~”
随机网络概述
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21、X-MAC协议：原理、模型与性能分析
Pepper的专栏
07-14 44
本文介绍了X-MAC协议的基本原理及其在无线传感器网络中的应用。X-MAC协议通过短前导码数据包避免同步开销，提高能源效率。文章详细分析了X-MAC的工作周期与通信时间，并提出了一个马尔可夫模型用于研究协议在不同网络条件下的性能。模型考虑了数据包到达过程、功率稳态、排队规则等因素，同时讨论了隐藏终端问题及碰撞概率的推导方法。最后，总结了X-MAC的优势与挑战，并展望了未来可能的优化方向和应用场景。
医学影像AI应用：U-Net和Mask R-CNN在图像分割中的原理与实现
最新发布
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
09-01 1317
本文深入探讨U-Net和Mask R-CNN在医学影像分割（如肺结节分割、乳腺病灶分割、脑肿瘤分割）中的应用，聚焦其原理、实现细节及在医学影像场景中的优化策略。结合PyTorch框架和Hugging Face生态，本文提供详细的Python代码实现、流程图和可视化分析，适合深度学习从业者和医学影像领域研究者，涵盖图像分割的理论基础、实践步骤、优化策略及临床应用。本文特别关注医学影像的挑战（如高维数据、类不平衡、标注稀缺），提出U-Net和Mask R-CNN的优化方案，并探讨可解释性与临床诊断的结合。
ER随机网络
05-17
ER的度分布和图，属于直接随机生成的随机图，没有加边过程
ER随机网络模型
weixin_51570574的博客
11-07 3019
方式一：给定节点数N，固定连边数。每次随机选择一对节点并连边，重复M次。每次选择两个不同节点并且没有连接的节点对G(N,M)，记作。特殊地，当p=0，则形成N个孤立的节点；p=1，则形成N阶全局耦合网络，对于无向网络，连边数为N(N-1)/2；方式二：给定N个节点，任意两个不同节点之间有一条连边概率固定为p，记作G(N,p)，算法如下。随机选取一对没有边相连的不同节点，并在这对节点添加一条连边。(0,1)，连边数取值位于区间(0,N(N-1)/2)若r
随机网络构建
weixin_46649908的博客
05-26 3761
随机网络构建
E-R网络
weixin_64443786的博客
10-15 618
复杂网络
ER随机网络程序matlab实现
10-01
描述了ER随机网络的具体现实程序，是用matlab程序编写
Mask R-CNN模型训练和数据转换加载工具包
08-17
**Mask R-CNN模型概述** Mask R-CNN是一种深度学习模型，由Facebook AI Research团队在2017年提出，是Faster R-CNN的扩展，用于实例分割和目标检测任务。实例分割是指识别图像中每个对象并为它们提供精确的像素级...
英语考试系统E-R图
03-07
E-R图是一种用于描述数据库概念模型的图形化工具，它通过实体、属性和关系来表示数据的结构。在这个背景下，“英语考试系统E-R图”主要涵盖了以下关键知识点： ### 一、英语考试系统概述 英语考试系统是一种专门...
精选资源
-GIS数据组织与结构(PPT).ppt
11-11
"GIS数据组织与结构概述" 本资源摘要信息主要介绍了GIS数据组织与结构的基本概念和原理。GIS数据组织与结构是GIS中两种重要的数据结构：栅格结构和矢量结构的特点，以及具体的存储方式，并简单介绍了相互转换的算法...
ER网络随机图的C语言实现
05-14
上一个实现稍有问题，修改后用C语言实现的ER网络，采用邻接矩阵来实现10000个节点。
NetWork Science网络科学学习笔记（三）随机网络
yeziyqf的博客
07-15 2760
本次笔记内容为Network Science Book的第三章节：随机网络random networks 相关的内容
网络模型 - 随机网络，无标度网络，分层网络
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深度Java
02-21 1万+
转自： http://www.flickr.com/photos/caseorganic/4510691991/in/set-72157624621620243 小图  大图Network Models - Random network, Scale-free network, Hierarchical network随机网络The Erdös–Rényi (ER) model of a rand
随机网络和无标度网络
蓁蓁尔的博客
11-24 9238
传统的随机网络（如ER模型），尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。 节点连接数的泊松分布： 一个随机网络：   现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大
复杂网络学习笔记：01、networkx实现er随机网络
GeekDongHuang的博客
12-10 4315
1、networkx实现er随机网络 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import random ''' （1）初始化：给定N个节点以及连边概率p∈[0,1] （2）随机连边： ①随机选取一对没有边相连的不同的节点 ②生成一个随机数r∈[0,1] ③如果r＜p，那么在这对节点之间添加一条边；否则就
复杂网络-随机网络ER模型
m0_57262592的博客
08-21 2227
%建立随机网络ER模型 %第一部分，初始化点和点连接概率设定以及创建邻接矩阵 N = 100 %设定100个点 p = 0.1 %设定点与点之间以0.1的概率形成连边 position=zeros(N,2); %点位置信息position,一共设定有N组数据，每组数据有2个信息 adj = zeros(N,N); %创建邻接矩阵，初始化邻...
03_ER网络
weixin_43327191的博客
10-18 4875
ER网络 1.ER网络的生成方式 知识背景 定义： G(N,P)模型 一个随即图是由N个节点构成，并且每对节点之间的连接概率为p G(N,L)模型 一个随即图由N个节点构成，并且有L条边随机放置在L对节点之间(不出现重边和自环) 边数分布 在***G(N,P)***生成模型中，生成的随即网络中的边数是一个随机变量 P(L):P(L):P(L):对于一个含有NNN个节点以及连边概率为ppp的随即网络，网络中恰好含有LLL条边的概率 P(L)=CCN2LpL(1−p)CN2−LP(L)=C_{
随机网络模型
weixin_42374938的博客
09-11 9723
要理解网络结构与网络行为之间的关系并进而考虑改善网络的行为，就需要对实际网络的结构特征有很好的了解，并在此基础上建立合适的网络拓扑模型。 一、从规则网络说起 1、常见规则网络 上图中显示了3中规则网络：全局耦合网络、最近邻耦合网络、星形耦合网络。下面我们来一一介绍。 1.1 全局耦合网络 如果一个网络中任意两个节点之间都有边直接相连，那么就称该网络为一个全局耦合网络，简称全耦合网络。 但在实际中一个大规模的全耦合网络维护起来非常困难，例如我们在学校，不可能所有人都认识，也不可能什么都不干，每天去认识人。这
network science学习笔记——随机网络（random network）和无标度网络（scale-free network）
weixin_43957565的博客
11-08 6988
课程3，4基于Barabási的《network science》第3到6章。 第3章的标题为随机网络（random networks）。我们首先有一个随机变量服从某一分布的概念，比如r.v.服从bionomial distribution（N个事件中成功的次数为k的概率）。在network里，r.v.是一个node的degree为k的概率，（p是指两个node之间有link的概率），那么需要假设node总数为N。显然network的结点总数在一开始固定（fixed）了，这一类模型就是静态模型（static
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