大规模软件系统的无标度特性与演化模型

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动态网络的模型与分析

动态网络的模型与分析介绍：动态网络是指网络中的节点和边随着时间变化的一种网络结构，与传统的静态网络相比，动态网络更能真实地反映出真实世界中各种复杂的关系。

一、动态网络模型1. 时间演化模型动态网络的一个重要特征就是时间的变化，时间演化模型是描述网络节点和边如何随时间变化的数学模型。

常用的时间演化模型有：随机模型、增长模型和演化模型等。

随机模型：随机模型中的节点和边会随机出现和消失，模拟了网络中节点和边的随机变化。

增长模型：增长模型是指网络中的节点和边会随着时间的推移逐渐增加，模拟了网络的生长过程。

演化模型：演化模型是描述网络中节点和边之间的关系随时间变化的模型，可以根据节点和边之间的关系演化规律来推演网络的发展。

2. 网络结构模型网络结构模型是指网络中节点和边之间的连接关系的数学模型。

常用的网络结构模型有：小世界网络、无标度网络和随机网络等。

小世界网络：小世界网络模型是一种介于规则网络和随机网络之间的模型，节点之间的连接关系更倾向于短路径，模拟了现实世界中人际关系的特点。

无标度网络：无标度网络模型是一种节点度数呈幂律分布的网络模型，少数节点拥有大量的连接，模拟了现实世界中少数节点对网络的重要影响。

随机网络：随机网络模型是一种节点之间的连接关系是随机产生的网络模型，节点的度数差异较小，模拟了一些简单的网络结构。

二、动态网络的分析方法1. 社区发现算法社区是动态网络中具有紧密内部联系、稀疏外部联系的节点集合。

社区发现算法通过划分节点集合，帮助我们识别出网络中的社区结构。

常用的社区发现算法有：谱聚类算法、模块度优化算法等。

谱聚类算法：谱聚类算法根据网络中节点之间的相似性构建相似度矩阵，对相似度矩阵进行特征值分解来划分社区。

模块度优化算法：模块度优化算法通过优化网络的模块度，并将网络划分为多个模块，每个模块内的节点之间具有较高的联系。

2. 传播模型传播模型是研究动态网络中信息传播的数学模型，用于模拟信息在网络中的传播过程。

复杂系统的理论模型

复杂系统的理论模型引言复杂系统是由相互作用的多个元素组成的系统，具有非线性、动态和自适应等特点。

理解和研究复杂系统的行为是许多学科领域的重要课题，例如物理学、生物学、社会学等。

本文将介绍复杂系统的理论模型，包括网络模型、智能体模型和进化模型等。

网络模型小世界网络小世界网络是一种介于规则网络和随机网络之间的模型。

它具有高聚集性和短平均路径的特点，能够很好地模拟许多现实世界中的复杂系统，如社交网络和神经网络等。

小世界网络的生成过程可以通过“重连”机制实现，即在规则网络的基础上，以一定的概率重新连接网络中的节点，使得网络具有更好的小世界性质。

无标度网络无标度网络是一种节点度数遵循幂律分布的网络模型。

在无标度网络中，只有少数节点具有极高的度数，而大多数节点的度数较低。

这种网络模型能够很好地模拟一些实际系统的特点，如互联网和蛋白质相互作用网络等。

无标度网络的生成机制可以通过优先连接机制实现，在每次增加新节点时，倾向于连接已有节点度数较高的节点。

阻尼网络阻尼网络是一种网络模型，节点之间通过连接进行信息传递，但每个节点都有一定的概率遗忘或丢失信息。

这种网络模型可以很好地描述现实世界中某些系统的特性，如人类记忆和信息传递系统等。

阻尼网络的研究可以通过网络传播模型、信息丢失模型等多个方面进行。

智能体模型有限状态机有限状态机是一种常见的智能体模型，它包含一组有限个状态和状态之间的转移规则。

有限状态机模型可以用于描述系统的决策过程和行为变化等，常用于模拟人工智能、自动控制以及计算机算法等领域。

神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的模型，它由多个互连的神经元单元组成。

神经网络模型可以进行学习和适应，能够模拟复杂系统中的非线性和动态性质。

神经网络在机器学习、模式识别和数据挖掘等领域得到广泛应用。

进化算法进化算法是一种基于进化过程的智能体模型，它通过选择、交叉和变异等操作对解空间中的个体进行搜索和优化。

进化算法能够自主学习和适应环境，适用于复杂系统中的优化问题，如遗传算法和粒子群优化算法等。

复杂网络中的动力学模型与分析方法

复杂网络中的动力学模型与分析方法一、引言复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构，广泛应用于社交网络、生物网络、信息传播等领域。

网络中各个节点之间相互作用、信息传递的过程可以用动力学模型进行描述和研究。

本文将介绍复杂网络中的动力学模型以及常用的分析方法。

二、节点动力学模型1. 节点动力学模型的概念节点动力学模型是描述网络中单个节点状态变化规律的数学模型。

常用的节点动力学模型包括离散时间模型和连续时间模型。

离散时间模型适用于节点状态在离散时间点上更新的情况，连续时间模型适用于节点状态连续变化的情况。

2. 节点动力学模型的类型（1）布尔模型：布尔模型是一种离散时间模型，节点状态只有两种可能值：0和1。

通过定义节点间的布尔运算规则，模拟节点之间的相互作用和状态更新。

（2）Logistic模型：Logistic模型是一种连续时间模型，节点状态在[0,1]之间连续变化。

该模型可以描述节点的演化和趋于稳定的行为。

三、网络动力学模型1. 网络动力学模型的概念网络动力学模型是描述网络中全体节点的状态变化规律的数学模型。

在网络中，节点之间的相互作用和信息传递会影响节点的状态演化，网络动力学模型可以用来描述和预测整个网络的行为。

2. 网络动力学模型的类型（1）随机性网络模型：随机性网络模型假设节点的连接是随机的，节点间的相互作用和信息传递也是随机发生的。

常见的随机性网络模型包括随机图模型、随机循环模型等。

（2）小世界网络模型：小世界网络模型是一种介于规则网络和随机网络之间的网络结构。

它既具有规则性，节点之间的连接具有聚类特性，又具有随机性，节点之间的连接具有短路径特性。

（3）无标度网络模型：无标度网络模型是一种节点度数服从幂律分布的网络结构。

少数节点的度数非常高，大部分节点的度数较低。

这种模型可以很好地描述现实世界中一些复杂网络的结构。

四、网络动力学的分析方法1. 稳定性分析稳定性分析是判断网络在不同初始条件下是否趋于稳定状态的方法。

地理信息科学B考试题库以及答案

1.什么是空间插值？空间插值就是利用离散点构建一个连续的曲面。

它的目的是使用有限的观测值，通过估计值对无数据的点进行填补。

（推论1）当只有内蕴量信息时，可通过地统计分析，弥补外蕴量信息缺口，运用HASM 构建高精度曲面。

空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。

（百科）尺度转换是指利用某一尺度上所获得的信息和知识来推测其它尺度的现象，包括升尺度和降尺度。

2.什么是空间降尺度？降尺度转换是指将粗分辨率数据向细分辨率转换。

（推论2）当粗分辨率宏观数据可用时，应补充地面观测信息，并运用HASM对此粗粉辨率数据进行降尺度处理，可获取更高精度的高分辨率曲面。

许多模型和数据由于空间分辨率太粗而无法用于分析区域尺度和局地尺度问题。

为了解决这个问题，需要研发降尺度方法，将粗分辨模型输出结果和粗分辨率数据降尺度为高空间分辨率数据。

3.什么是空间升尺度？升尺度是指将细分辨率数据向粗分辨率转换。

在许多情况下，为了节约计算成本，需要将细分辨率数据转换为粗分辨率数据，此过程称之为升尺度。

推论3（升尺度）：当运用HASM将细分变率曲面转化为较粗分辨率曲面时，引入地面细节数据可提高升尺度结果的精度。

4.什么是数据融合？数据融合是将表达同一现实对象的多源、多尺度数据和知识集成成为一个一致的有用形式，其主要目的是提高信息的质量，使融合结果比单独使用任何一个数据源都有更高精度。

推论4（数据融合）：卫星遥感信息可用时，必须补充来自地面观测信息，尚可运用HASM构建地球表层及其环境要素高精度曲面，得到较遥感信息更高精度的结果。

推论5（数据融合）：卫星遥感信息和地面观测信息可用时，可运用HASM构建地球表层及其环境要素高精度曲面，获得较卫星遥感信息和地面观测信息精度都高的结果。

5.什么是数据同化？数据同化就是将地面观测数据并入系统模型的过程，其目的是提高系统模型的精度。

大规模复杂网络的动力学特性分析

大规模复杂网络的动力学特性分析随着信息技术的快速发展和互联网的普及，人们的社会交往方式也得到了根本性的改变。

网络社交平台、电子商务、在线教育、医疗健康等各类应用正在成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。

而这些现象所组成的网络结构也呈现出了复杂性，形态多样且演化动态十分复杂。

因此对大规模复杂网络的动力学特性分析成为了一个重要任务，有助于我们更好的理解和利用这些网络结构。

一、复杂网络概述复杂网络是指由大量节点和连接构成，其中节点之间的连接关系具有复杂结构或随意性的网络结构。

相对于传统的规则网络，复杂网络的拓扑结构更加复杂、灵活，同时也更贴近真实社会、经济、生态等系统，通常包括六个重要的特征：1.规模性：复杂网络包含大量的节点和连接，一般数以万计。

2.无标度性：一小部分节点的度数极其高，而大多数节点的度数很低。

这种“寡头原则”成为了复杂网络拓扑结构的重要特点之一。

3.小世界性：节点之间的平均距离很短，同时具有强化的聚集性。

4.聚集性：复杂网络中节点的度数倾向于聚集在一起形成密集的连接区域，即具有社区结构。

5.耐随机性：复杂网络拓扑结构对随机切除和攻击的鲁棒性强。

6.自组织性：复杂网络具有自适应性和自组织性，可以适应外界环境和动态演化。

二、复杂网络的动力学过程由于复杂网络的结构复杂多样且动态演化明显，节点之间的动力学过程也呈现出了各种形态和行为。

其中最常见的动力学过程包括：1.同步：网络中的节点会相互协调，形成同步的状态。

同步是复杂网络动力学过程中的重要现象之一，对于社会、经济等大型系统的协调和优化具有很重要的意义。

2.扩散：网络中的信息、能量或物质会在节点之间进行扩散，形成扩散动力学过程。

扩散过程可以是随机的，也可以是受控的。

3.震荡：网络中的节点受到不同外界刺激形成周期性或非周期性的震荡状态。

4.优化：节点之间的连接和权重可以进行优化，来使整个复杂网络的运行效率更高。

优化过程可以基于最小化成本、最大化效益等多种目标。

大规模复杂网络的演化模型及其应用研究

大规模复杂网络的演化模型及其应用研究摘要：复杂网络是由大量节点和连边构成的网络，其拓扑结构和动态演化具有复杂性。

研究复杂网络的演化模型及其应用，有助于理解和预测社交网络、生物网络、互联网等实际系统的行为。

本文主要介绍大规模复杂网络的演化模型，并探讨其应用研究。

1.引言复杂网络是由众多节点和连接它们的连边构成的网络。

复杂网络的拓扑结构通常呈现出无标度特征和小世界特性。

复杂网络的演化模型研究了网络的动态变化和拓扑结构的形成过程，对理解和描述复杂网络的行为具有重要意义。

2.复杂网络的演化模型2.1随机网络模型随机网络模型是复杂网络研究最早的模型之一，它假设网络中每对节点之间的连边以一定概率独立产生。

其中著名的随机网络模型是ER模型，它具有均匀分布的度分布，缺乏无标度特征。

2.2无标度网络模型无标度网络模型通过节点的优先连接机制来模拟现实中的复杂网络，它认为网络中的节点具有优先连接高度连接的节点的倾向。

其中著名的无标度网络模型是BA模型，它生成的网络具有幂律分布的度分布，具有无标度特征。

2.3演化游戏模型演化游戏模型使用博弈论的思想来解释复杂网络的演化过程。

该模型将节点视为博弈参与者，通过节点间的博弈和策略演化来形成网络的演化过程。

著名的演化游戏模型有零和游戏模型和囚徒困境模型。

3.复杂网络的应用研究3.1社交网络分析社交网络作为复杂网络的一种重要形式，研究社交网络的演化模型和行为有助于理解人类社会的组织结构和信息传播规律。

社交网络分析可以应用于社交媒体数据挖掘和社会关系分析等领域。

3.2生物网络建模生物网络包括蛋白质相互作用网络、代谢网络等，它们的拓扑结构和动态演化对于理解生物体内信息传递和调控机制具有重要意义。

研究生物网络的演化模型可以帮助揭示生物网络的功能和演化机制。

3.3互联网和电力网络研究互联网和电力网络是复杂网络在实际应用中的两个典型代表。

研究互联网和电力网络的演化模型及其应用，有助于优化网络的拓扑结构和提高网络的鲁棒性。

软件工程的十大模型

软件工程的十大模型软件工程是涉及规划、设计、开发、测试和维护软件系统的学科领域。

在软件开发过程中，存在多种模型用于组织和管理项目的不同阶段。

以下是十大常见的软件工程模型：1.瀑布模型（Waterfall Model）：这是最传统的软件开发模型，依序执行阶段（需求、设计、实现、测试、部署和维护）。

每个阶段按顺序进行，前一阶段完成后才开始下一阶段。

2.原型模型（Prototyping Model）：原型模型通过迭代构建原型来理解和确认用户需求。

在反复的原型构建和用户反馈中，逐步完善系统需求。

3.迭代模型（Iterative Model）：迭代模型将软件开发过程分成多个迭代周期，每个迭代周期包括需求、设计、开发和测试等阶段。

每次迭代都会增加新功能或修复问题。

4.增量模型（Incremental Model）：增量模型将系统功能分成多个增量，在每个增量中逐步构建、测试和交付部分功能。

5.螺旋模型（Spiral Model）：螺旋模型以风险管理为核心，通过不断迭代的螺旋来完成软件的开发。

每个螺旋圈代表一个迭代周期，包括计划、风险评估、工程和评审等阶段。

6.敏捷开发模型（Agile Model）：敏捷开发是一种迭代和增量开发方法，强调团队合作、快速交付、持续反馈和灵活响应变化。

7.V模型（V-Model）：V模型将软件开发的各个阶段与对应的测试阶段相对应。

每个开发阶段都有对应的验证和确认测试阶段，形成V形状的结构。

8.喷泉模型（Fountain Model）：喷泉模型强调软件开发过程中的知识管理和复用，鼓励团队在开发中积累并共享知识。

9.融合模型（Hybrid Model）：融合模型是将多种软件工程模型和方法结合使用，根据项目的需求和特点来灵活选择和应用不同的模型元素。

10.脚手架模型（Scaffold Model）：脚手架模型强调在软件开发中使用现有的、可复用的组件或结构，以加速和简化开发过程。

每种模型都有其独特的优点和局限性，选择最合适的模型取决于项目的特点、需求和团队的工作方式。

大规模复杂网络的建模与分析

大规模复杂网络的建模与分析随着信息技术的不断发展，大规模复杂网络（Large-scale Complex Networks）在各个领域的应用越来越广泛。

从社交媒体到物联网，从生物网络到交通网络，这些网络既包含了大量的节点和边，又表现出复杂的拓扑结构和动态行为。

建模和分析这些网络有助于我们理解网络的性质和行为，并从中发现隐藏的模式和结构。

在建模大规模复杂网络时，一个常见的方法是使用图论来描述网络的结构。

图论是一种数学工具，用于研究节点和边之间的关系。

网络中的节点可以代表人、物体、事件或其他实体，边可以代表节点之间的关联、连接或交互。

通过将网络转化为图，我们可以利用图论的方法来量化网络的特性，并推导出关于网络结构的定量规律。

在对大规模复杂网络进行建模时，我们可以使用不同的图模型来描述不同的网络特性。

例如，无标度网络模型可以用来描述具有幂律度分布的节点度分布的网络。

这种分布意味着只有少数节点具有极大的度，而大多数节点具有较小的度。

这种模型可以帮助我们理解为什么在一些网络中，一些节点具有巨大的影响力，而其他节点则相对较弱。

另一个常用的图模型是小世界网络模型。

这种模型在描述社交网络、互联网和其他社会系统时特别有用。

小世界网络中，大部分节点与其他节点有较短的路径相连。

这种结构使得信息能够迅速传播，并且网络的全局特性可以通过仅观察少数节点即可获得。

小世界网络模型可以帮助我们理解为什么在一些网络中，信息传播非常迅速，以及如何在这些网络中更有效地传播和传递信息。

除了图模型，我们还可以使用其他建模方法来描述大规模复杂网络。

例如，动力学模型可以用来描述网络中节点的状态和行为的演化过程。

这些模型通常基于节点之间的相互作用和信息传递，可以帮助我们预测网络中节点的行为和状态的变化。

另外，排队论模型可以用来描述网络中资源的分配和利用情况。

通过对网络中节点之间的需求和资源供应进行建模，我们可以探索如何优化资源分配以最大化网络的效率和性能。

大规模复杂网络的建模与分析

大规模复杂网络的建模与分析随着互联网的普及和技术的不断进步，我们的社会已经进入了一个高度连接且信息极为复杂的时代。

在这个时代中，网络已经的确成为了人们相互交流、组织协作、消费娱乐的主要渠道，同时也催生了一些全新的商业模式和服务。

我们现在身处的这个世界，可以说是由一个个个体和一个个网络组成的复杂系统，这种复杂性不仅体现在网络中，还涉及到许多与之相关的领域，如社会学、物理学、生物学等。

因此，建立和分析复杂网络模型已经成为一个非常重要的研究领域，而大规模网络的建模和分析，则是其关注的重点之一。

大规模网络通常指的是节点数和边数都非常巨大的网络，如社交网络、知识图谱、物联网等。

这些网络具有高度复杂性和多样性，同时受到多种因素的影响而呈现出多层结构和动态演化。

因此，为了更好地研究这些网络，需要建立起适当的、准确的网络模型，表示和贴近实际的网络特征。

构建网络模型的过程中，最基本的一个问题是选择适当的拓扑结构。

有些网络在拓扑结构上呈现出高度规则性，如环形网格、正方形网格等。

而更多的网络则表现出不规则的、缺乏规律性的结构，如随机网络和无标度网络等。

对于一个具体的网络，需要根据其特点和目的来选择适当的拓扑结构。

在确定网络拓扑结构之后，需要考虑网络中节点的属性和连接方式。

节点的属性可以是性别、年龄、学历、职业等，连接方式可以包括物理连接、社交关系、用户行为等。

网络模型要在尽可能贴近现实的情况下，尽可能简化建模过程，使得模型的解释性、可操作性更强。

网络的分析，涉及到多种指标和方法，如节点度数分布、网络聚集系数、介数中心度、特征路径长度、社区挖掘、动态演化等。

这些指标都能够反映出网络结构和节点之间的关系特征，对网络的进一步分析和优化具有指导意义。

网络模型和分析的最终目的，主要是为了更好地理解网络现象和发现其中的规律，以便更好地为网络应用提供有效的支撑和优化方案。

例如，社交网络的建模和分析有助于我们理解人际关系的形成和传播机制，物联网的建模和分析有助于我们理解设备之间的互联及其对应用场景的影响。

复杂网络的演化模型研究

复杂网络的演化模型研究复杂网络的演化模型研究摘要：复杂网络是由大量相互连接而成的节点所构成的网络，在许多现实世界的系统中都能够找到其应用。

复杂网络的研究主要集中在探索网络的结构特征和演化模型。

本文将综述复杂网络的演化模型研究，包括随机演化模型、优化演化模型和动态演化模型。

并结合现实应用，分析各种演化模型在不同系统中的适用性和局限性。

第一章引言复杂网络的研究领域，是近几十年来网络科学中最为重要的研究方向之一。

复杂网络在社交网络、生物网络、信息网络等多个领域都有广泛应用。

研究人员通过分析复杂网络的拓扑结构和演化规律，能更好地了解网络的性质和行为，为网络设计、优化和管理提供理论指导。

第二章复杂网络的基本特征复杂网络具有许多独特的结构特征，对于研究网络的演化模型具有重要意义。

本章将介绍复杂网络的一些基本特征，如度分布、聚类系数、平均路径长度等，并分析这些特征对网络演化模型的影响。

第三章随机演化模型随机演化模型是最早被研究的网络演化模型之一，其主要思想是通过随机生成网络节点和连接，来模拟复杂网络的演化过程。

本章将介绍经典的随机网络模型，如ER模型和BA模型，并分析它们的优缺点和适用范围。

第四章优化演化模型优化演化模型是在随机演化模型基础上发展起来的，其主要思想是通过优化算法来调整网络的拓扑结构，使网络更加符合实际需求。

本章将介绍一些常见的优化演化模型，如小世界网络和核心-边缘网络，并分析它们的特点和应用场景。

第五章动态演化模型动态演化模型主要考虑网络在时间上的演化过程，研究网络的结构随时间变化的规律。

本章将介绍一些常见的动态演化模型，如时空演化网络和复杂系统演化网络，并分析它们在描述现实世界中网络演化过程时的适用性和不足。

第六章复杂网络的应用本章将结合实际应用，探讨复杂网络在不同领域中的应用情况。

例如，在社交网络中，可以利用复杂网络的结构特征，分析用户的行为和社交关系，为推荐系统和广告投放提供支持。

在生物网络中，可以通过复杂网络模型研究蛋白质相互作用网络，进而理解生物系统的功能和调控机制。

复杂网络中的无标度性分析

复杂网络中的无标度性分析复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构，它广泛应用于社交网络、互联网、生物网络等众多领域。

复杂网络的拓扑结构对网络的性质和功能起着重要影响，其中无标度性是一种常见的网络特征。

本文将对复杂网络中的无标度性进行详细分析，包括无标度网络的定义、特点、形成机制以及在现实世界中的应用。

无标度网络是一种拓扑结构具有“重尾分布”的网络模型，即网络中存在少部分节点拥有相对较高的连接度，而大部分节点的连接度相对较低。

这种网络结构可以很好地反映现实世界中的许多现象，如人际关系中的“好友圈”现象，互联网中的超级节点等。

与随机网络和规则网络相比，无标度网络具有较小的平均路径长度和较高的群聚系数，使得信息传播和功能传导更加高效。

无标度网络的形成机制是复杂网络研究的重要问题。

现有的研究表明，无标度性可以通过两种基本机制实现：首选连接和优势增长。

首选连接是指新节点更容易连接到已有的高度连接的节点上，这种机制在现实世界中有很多的应用，比如新生产的产品更容易连接到已有的热销产品上，从而形成更多的销售机会。

而优势增长是指已有节点的连接度随时间的增加而不断增长，这种机制在社交网络中很常见，如大V在社交媒体上拥有更多的关注和粉丝。

无标度网络在实际应用中具有重要意义。

首先，无标度网络可以更好地识别和利用关键节点。

关键节点在网络中具有重要的地位和功能，其破坏或失效可能会对整个网络产生重大影响。

通过分析无标度网络的节点连接度分布，我们可以识别出那些具有较高连接度的节点，并对它们进行重点保护和管理。

其次，无标度网络可以用于设计更有效的传播策略。

在信息传播和病毒传播等领域，无标度网络的传播特性可以用来优化传播路径和最大程度地提高传播效率。

此外，通过分析无标度网络的拓扑结构，还可以研究网络的稳定性、同步行为和演化规律等网络动态特性。

然而，无标度网络也存在一些挑战和问题。

首先，由于无标度网络中连接度的差异较大，导致网络更容易受到攻击和故障的影响。

2011第六届中国系统建模与仿真技术高层论坛获奖论文评选小结

了贡献。
根据论坛的精神，其它大会报告不参加评选。利用考古数据）（从不同角度研究考古学问题．为死板的考古学研究注入了新的活力；论文提出的双线性多项式内插法计算遗址高程／采用实例技术实现地物建模／采用三层体系结构构建场景／Ｚｃ建遗址属性数据库等方法和技术，ｌ．．，ｇ构：实现了对遗址的精确分布和重现，于推动中国考古发掘／究／示具有重大意义．文成果这对研展论无疑也是虚拟现实技术用于古聚落复原的一个范例，为丰富和拓展中国聚落考古学作出
２１第六届中国系统建模与仿真技术高层论坛０１
获奖论文评选小结
各位领导、各位嘉宾、各位代表：我代表论文评选小组汇报本次论坛获奖论文的评选情况。
一
、
概况与特点
一
年一度的论坛，次是第六次召开；坛收到论文１５，比上次（５）本论０篇６篇几乎增
的器物观不同，它是把人．功能．器物联系起来，解古代社会结构与人类自身为目标；以理研
究古代聚落形态变化及相关社会问题．文基于姜寨遗址可视化成果，遗迹分类／论从地物建模／场景构建／人机交互等进行设计，重现了古聚落的面貌，究者可如同身临其境地使研
杂网络模型的研究。论文采用国际公认的表示网络的度分布／集群系数／平均路径等基本特征作为讨论参数，针对作战体系对信息传播效率与构建成本的要求，以及实际作战存在的局域特性，选定ＢＡ无标度网络模型和局域世界网络模型作为作战体系网络的演

地理信息系统概论第三版名词解释(黄杏元)

地理信息系统名词解释数据数据是通过数字化或直接记录下来的可以被鉴别的符号，包括数字、文字、符号、图形、图像以及它们能够转换成的数据等形式。

数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。

对空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。

数据模型：是表达现实世界的规格化说明，在数据库中用形式化的方法描述数据的逻辑结构和操作。

空间数据模型：就是对空间实体及其联系进行描述和表达的数学手段，使之能反映实体的某些结构特性和行为功能。

一般而言，GIS空间数据模型由概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三个有机联系的层次所组成。

关系数据模型用表格数据表示实体和实体之间关系的数据模型，表为二维表，满足一定的条件。

数据处理即对数据进行运算、排序、转换、分类、增强等，其目的就是为了得到数据中包含的信息。

地理数据是以地球表面空间位置为参照，描述自然、社会和人文景观的数据，主要包括数字、文字、图形、图像和表格等形式。

地理信息(2005) 地理信息是地理数据所蕴含和表达的地理意义，是指表征与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的数字、文字、图像和图形的总称。

地理信息具有空间、属性、时态三种特征。

地理信息流即地理信息从现实世界到概念世界，再到数字世界（GIS），最后到应用领域。

地球信息科学(2004) 与地理信息系统相比，它更加侧重于将地理信息视作为一门科学，而不仅仅是一个技术实现，主要研究在应用计算机技术对地理信息进行处理、存储、提取以及管理和分析过程中提出的一系列基本问题。

地理信息科学在对于地理信息技术研究的同时，还指出了支撑地理信息技术发展的基础理论研究的重要性。

（邬伦，《地理信息系统原理、方法和应用》）地理信息系统(2004,2008，2009) GIS是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。

大规模数据中的复杂网络分析技术研究

大规模数据中的复杂网络分析技术研究【导言】随着信息技术的迅猛发展，数据量的爆炸式增长成为了一种普遍现象。

对于大量数据，我们在分析的过程中往往可以应用复杂网络分析技术，它能够揭示数据之间的内在联系及其结构特征。

本文将主要探讨大规模数据中的复杂网络分析技术，旨在帮助读者深入了解这一重要的数据分析方法。

【正文】一、概述复杂网络是一种复杂系统和网络科学中的一个分支，是由许多复杂部件相互作用而形成的网络。

复杂网络分析技术致力于找出复杂网络中节点的特征、拓扑结构和动力学行为，同时也在社会学、生物学、脑神经科学等领域得到了广泛应用。

与此同时，大规模数据在各行各业中的广泛应用也使得复杂网络分析技术成为数据分析领域的一个重要工具。

二、复杂网络分析技术的应用1、社交网络分析社交网络分析是最为广泛应用复杂网络技术的领域之一。

从简单的基于关键字搜索的网页链接到结构更为复杂的在线社交网络，复杂网络技术的能力越来越受到社交网络分析的重视。

与其他类型的网络相比，社交网络具有较为稳定的拓扑结构，以及更密切的关系和较高的信息交流效率。

这使得社交网络分析技术可以帮助我们找到更有效的方法，以便促进新的社交连接和发现社交团体。

2、脑神经科学脑神经科学是应用和基础科学之间的交叉领域，目前已成为复杂网络分析技术的另一个广泛应用领域。

神经元的连接构成复杂的神经网络，通过分析神经网络的各种特征和动态变化，我们可以揭示大脑的计算过程和认知机制。

复杂网络分析技术可以有效地识别脑结构和功能之间的关联，辅助医生诊断和治疗神经系统疾病，以及重构脑神经网络的拓扑形态和小世界结构。

3、交通流量分析交通网络是由各种道路相连形成的复杂网络，我们可以使用复杂网络分析技术分析交通流量，并确定交通流与拓扑结构之间的关系。

传统的交通流量分析方法通常使用传统的微观和宏观交通模型，而复杂网络分析技术则适用于建筑交通模型和分析交通流量。

通过对交通网络的复杂性和其它各种属性进行建模和分析，我们可以识别交通流量中的瓶颈和预测交通拥堵情况。

计算机科学中的复杂网络理论

计算机科学中的复杂网络理论随着计算机技术的发展，越来越多的系统通过网络连接起来，从而形成了复杂网络。

复杂网络是由许多相互交互和连通的节点组成的网络。

这些节点可以是人、机器、物体等，并且它们之间的联系可以是社交关系、交通流量、生态系统中的食物链、分子间的相互作用等等。

在接下来的文章中，我们将介绍计算机科学中的复杂网络理论，包括其定义、发展、应用等相关知识。

1. 复杂网络的定义复杂网络是一种由多个节点和连接组成的系统，这些节点之间的联系可以是不同类型的，比如说有向边、无向边、带权边等等。

根据节点之间的联系，复杂网络可以被分为很多种类，比如社交网络、交通网络、生态网络、蛋白质相互作用网络等等。

这些网络中的节点通常是不同的实体，例如人、车、路灯、动物、植物等等。

2. 复杂网络的发展历程复杂网络的研究源远流长，早在上世纪五六十年代，科学家们就开始研究网络中的节点和边之间的关系。

但是直到二十一世纪初，才开始对复杂网络的结构和功能进行深入的研究。

2002年，美国诺贝尔经济学奖得主罗纳德·科斯（Ronald Coase）提出了一篇名为《产权与企业成本》的文章，在这篇文章中，他提出了“交易成本”这个概念，这个概念引发了一大批科学家对网络中节点和边之间交互的研究，并逐渐形成了复杂网络的理论框架。

2003年，科学家巴拉巴西（Albert-László Barabási）提出了一个基于网络拓扑结构的复杂网络模型，称之为“无标度网络”，这个模型能够解释现实中很多复杂网络的拓扑结构和特性，也是复杂网络研究领域的一个重要里程碑。

自此以后，复杂网络理论得到了迅猛的发展，不断有新的研究成果、新的模型被提出，使得我们更好地理解了复杂网络的结构和功能。

3. 复杂网络的应用复杂网络理论的应用非常广泛，下面列举几个例子:（1）社交网络社交网络是应用于人际交往中的复杂网络，如Facebook、Twitter、LinkedIn等社交网站。

复杂网络的基本模型及其应用

复杂网络的基本模型及其应用随着信息技术的飞速发展，我们生活中的各个领域都已经形成了庞大的网络系统。

而这些网络系统不仅在数量上迅速增长，同时也在复杂度上逐渐提高。

这就为我们研究网络系统带来了新的挑战，同时也为我们提供了丰富的研究机会。

复杂网络正是这样的一门热门研究领域，本文将介绍复杂网络的基本模型以及它们的应用。

一、复杂网络的基本模型1. 随机网络模型随机网络是复杂网络研究的基础模型，也是最简单的网络模型之一。

在随机网络中，节点和连接是随机连接的，也就是说，连接的生成没有规律或者是基于概率分布。

随着网络规模的增大，随机网络的度分布逐渐趋向于高斯分布。

而高斯分布的一个重要特征就是其均值和方差都非常重要，并且许多实际系统的度分布都具有高斯分布特征。

随机网络的主要局限性是其缺乏社区结构，也就是说，在随机网络中，不存在形态或功能的相似节点的聚簇现象。

2. 小世界模型小世界模型是在维持较高的局部聚集程度的前提下具有较短平均距离的网络模型。

与随机网络模型不同的是，小世界模型中，节点的连接是随机化的，但是节点之间距离却非常接近。

小世界模型的典型特征就是“六度分隔理论”，也就是在小世界网络中，从任何一个节点出发，找到其他节点的平均距离都不会超过6个。

小世界模型是现实世界网络的典型模型，例如社交网络和蛋白质相互作用网络等。

它的局限性主要在于缺乏完整的社区结构，也就是节点之间的聚集程度仍然不够高。

3. 无标度网络模型无标度网络是目前复杂网络研究中最流行的网络模型之一。

在这个模型中，网络的度分布不是均匀的，而是具有“幂律分布”特征。

也就是说，只有极少数节点拥有极高的度数，而大多数节点的度数都很低。

这种模型通常被用来描述物理网络和大规模互联网。

无标度网络模型与其他两个基础模型的最大不同之处就在于其在网络中加入了“富者愈富”这一原则，即在网络中度数较高的节点往往更容易与其它节点建立新的连接。

这种现象导致了网络的非线性增长，以及一些非常重要的复杂网络现象，例如小世界现象、无标度现象等。

开放复杂巨系统课件

化的系统。
鲁棒控制
通过设计具有鲁棒性的控制策略，使得系统在面对不确定性和干扰时仍能保持稳定和可靠的性能。这种方法适用于具有强不确定
性和高风险的系统。
05 开放复杂巨系统的应用案例
互联网病毒传播防御
1 2 3
互联网病毒传播的危害
互联网病毒传播具有广泛性、快速性和破坏性，对个人、企业和社会都带来了严重威胁。
03
特点
复杂适应系统具有非线性、自组织、涌现性等特点，其行为和性质不能
简单地由其组成部分的特性和行为的线性叠加来解释。
复杂适应系统的特征
适应性
个体具有学习和适应环境变化的能力，能够根据环境的变化调整自身的行为和特性。
动态性
复杂适应系统是动态的，其行为和结构会随时间而变化，具有历史依赖性和不可预测性。
多尺度问题
开放复杂巨系统涉及的时间和空间尺度非常广泛，从微观粒子到宏观宇宙，如何处理这些不同尺度之间的问题也是一个难点。
THANKS
感谢观看
结合理论分析、计算机模拟和实际数据分析等多种方法来研究复杂适应系统，以全面揭示其特性和行为。
04 开放复杂巨系统的建模与分析
开放复杂巨系统的建模方法
基于力学定律的建模
利用力学定律，如牛顿运动定律、麦克斯韦方程等，对系统进行建模。这种方法适用于具有明确物理意义的系统。
基于统计学的建模
通过分析系统的统计性质，如概率分布、相关函数等，建立数学模型。这种方法适用于具有不确定性和随机性的系统。
01 02
定义
复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）是由具有适应能力的个体组成，且这些个体之间以及与环境之间通过相互作用和影响而产生复杂、动态的系统。

内部演化的BA无标度网络模型

第2卷第2期　复杂系统与复杂性科学　Vol.2No.2 2005年4月　C OMP LEX SYSTE M S AND COM P LEX I TY SC I E NCE Ap r.2005文章编号:1672-3813(2005)02-0001-06内部演化的BA无标度网络模型李增扬a,b,韩秀萍a,陆君安a,何克清b(武汉大学a.数学与统计学院;b.软件工程国家重点实验室,武汉430072)摘要:在BA(Barabási2A lbert)无标度网络模型的基础上,考虑网络节点增长的同时,网络已有节点连线也在增加。

在这个BA网络改进模型中,引入了两个主要参数q,q2,通过理论分析,导出1了这个内部演化的增长网络的度分布,发现它仍然具有无标度网络的一般性质,BA无标度网络是它的一种特殊情形。

数值仿真验证了理论分析的正确性。

这个改进模型比BA网络模型具有更广泛的实际背景,利用它可以更真实地模拟与刻画现实中许多复杂网络的演化及其特征。

关键词:Barabási2A lbert模型;无标度;内部演化;度分布;平均聚类系数;平均路径长度中图分类号:N94;TP393文献标识码:AA BA Sca le Free Network M odel with I nner Evolv i n gL I Zeng2yang a,b,HAN Xiu2p ing a,LU Jun2an a,HE Ke2qing b(a.School of Mathe matics and Statistics;b.The State Key Laborat ory of Soft w areEngineering,W uhan University,W uhan430072,China)Abstract:W e p r opose and study an inner evolving net w ork model,which is based on the BA(Barabási2A lbert)Scale2Free model.That is,the net w ork is gr owing with not only nodes but als o the links of inner part of the net w ork.Ne w links are added bet w een existing nodes bef ore adding new nodes.W e design t w o parameters q1and q2in this model,and we can reg2 ulate the values of the m in order t o investigate the characters of net w ork gr owing.W e have deduced the degree distributi on theoretically and p r oved the correctness of the theoretical result by our si m ulati on.This i m p r ove ment of BA model has more br oad p ractical backgr ounds.It can si m ulate and describe the evoluti ons and characters for many real world comp lex net2 works more exactly.Key words:Barabási2A lbert model;scale2free;inner evolving;degree p r obability distributi ons;average cluster coeffi2 cient;average2path2length1　引言1999年,Barabási和A lbert在Science上发表文章[1]指出,许多现实世界中的复杂网络并非是规则网络和随机网络,而是属于无标度(scale2free)网络,并对这样一类网络的特征量进行了一些研究[2,3],指出了决定互联网、万维网和科学家合作研究网络等具有无标度特性的两个基本性质:节点增长与优先连接[4]。

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管理信息系统考试参考[单选题] 信息资源三要素不包括A . 信息生产者B . 信息C . 信息技术D . 信息消费者参考答案：D[单选题] “一组表示数量、行动和目标的可鉴别的非随机符号”指的是（）A . 数据B . 信息C . 知识D . 符号参考答案：A[单选题] 关于数据的说法错误的是A . 数据是信息系统处理的基本对象B . 数据是指那些未经加工的事实C . 数据用于描述客观事物的属性D . 数据和情报是一回事参考答案：D[单选题] 有关数据，IBM定义4V特征，不包括A . 数量（Volume）B . 种类多样（Variety）C . 速度（Velocity）D . 正确（Victory）参考答案：D[单选题] 信息论创始人是A . 爱因斯坦B . 老子C . 香农D . 费米参考答案：C[单选题] 信息是一种资源，它具有资源的三个经济基本属性，不包括A . 有用性B . 稀缺性C . 价值性D . 可选择性参考答案：C[单选题] BSP指的是（）B . 企业流程再造C . 企业系统再造D . 企业系统流程参考答案：A[单选题] E-R的构成元素不包括（）A . 数据流B . 实体C . 联系D . 属性参考答案：A[单选题] ES指的是什么系统（）A . 专家系统B . 经理信息系统C . 决策支持系统D . 知识管理系统参考答案：A[单选题] FMS指的是什么系统（）A . 柔性生产系统B . 敏捷制造系统C . 供应链系统D . 客户跟踪系统参考答案：A[单选题] SAPR/3是（）A . ERPB . MRPC . MRPIID . OS参考答案：A[单选题] U/C矩阵是用来进行（）的方法。

A . 子系统划分B . 系统开发C . 系统分析D . 系统规划参考答案：A[单选题] U/C矩阵的最终成果用于（）A . 定义子系统B . 定义功能C . 定义资源D . 定义逻辑参考答案：AA . 顺序B . 过程调用C . 多路选择D . 分支参考答案：A[单选题] 下列不属于辅助存储器的是（）A . 内存B . 磁盘C . 磁带D . 闪存参考答案：A[单选题] 下列不属于通信处理器的是（）A . FiberB . HubsC . SwitchesD . Routers参考答案：A[单选题] 下列不属于高级语言的是（）A . RISCB . CC . BasicD . Java参考答案：A[单选题] 下列不是OO方法特征的是（）A . 结构B . 消息C . 封装D . 继承参考答案：A[单选题] 下列关于信息和数据的描述正确的一项是（）。

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