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非平衡網(wǎng)絡(luò)的演化與金融市場(chǎng)的自組織臨界現(xiàn)象

發(fā)布時(shí)間:2020-12-25 18:19
  自1967年Milgram提出的“六度分離”理論到2011年Facebook上兩用戶間的平均距離僅為4.74,人們生活在一個(gè)十分復(fù)雜且快速變化的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)中。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度也在極速增加,世界的相互聯(lián)系也愈發(fā)緊密,1997年由泰國(guó)貨幣政策導(dǎo)致的泰銖波動(dòng),在短短幾個(gè)月就演變?yōu)槿珌喼薜慕鹑谖C(jī),10年后的美國(guó)的次貸危機(jī)也最終席卷全球演變?yōu)槿蚪鹑谖C(jī)。在當(dāng)下的信息時(shí)代,對(duì)脆弱且復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)的研究越發(fā)迫在眉睫,面臨的挑戰(zhàn)也異常艱巨。本文首先引入ER隨機(jī)模型、指數(shù)增長(zhǎng)模型、BA無標(biāo)度隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型等的構(gòu)造算法,推導(dǎo)出隨機(jī)模型的平均度、度分布函數(shù)等物理量的演化過程及其性質(zhì),可得:在無優(yōu)先性隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的演化中,其度分布函數(shù)為指數(shù)分布;在線性優(yōu)先性連接網(wǎng)絡(luò)中,平均度k(s)(?)s-β,度分布函數(shù)P(k) (?)k-γ,服從冪律分布,是典型的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),且有β(γ- 1) = 1;如在B-A隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型中,γ = 3,β = 1/2。而后進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真模擬,結(jié)果表明仿真的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)尺寸越大,擬合誤差越小。近年來利用復(fù)雜性物理科學(xué)的方法研究經(jīng)濟(jì)與金融市場(chǎng)備受關(guān)注,本文通過金融市場(chǎng)中... 

【文章來源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

非平衡網(wǎng)絡(luò)的演化與金融市場(chǎng)的自組織臨界現(xiàn)象


圖2.1.1:為一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)為N=5,邊數(shù)為M=4的簡(jiǎn)單圖,貝!J節(jié)點(diǎn)的集合為??

無向圖,加權(quán)無向圖,加權(quán)有向圖,無向圖


?_fl,?如果節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間有邊??aij?_?aji?^?1〇,如果節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間沒有邊?■?_??則圖2.1.1中的(a)的鄰接矩陣為:??/0?1?1?1\??-1???S?〇〇)??\1?0?0?0/??可以發(fā)現(xiàn),無權(quán)無向圖的鄰接矩陣矩陣元只有數(shù)值0或1,所有矩陣元的數(shù)值??之和正是圖G的邊的條數(shù)的2倍,而且還是一個(gè)角對(duì)稱矩陣。在計(jì)算鄰接矩陣時(shí)??候,我們可以只算其中的一半,另一半可由對(duì)稱性得。??(2):無權(quán)有向圖的鄰接矩陣元的表示:??_節(jié)點(diǎn)i指向節(jié)點(diǎn)j前?(2?2?2)??1〇,如果節(jié)點(diǎn)i指向節(jié)點(diǎn)j沒有邊??5??

隨機(jī)圖,概率,隨機(jī)網(wǎng)絡(luò),算法


位論文??R’S?THESIS??具有固定連邊概率的E-R隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)G(N,p)??:給定要構(gòu)造的E-R隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)G的總節(jié)點(diǎn)數(shù)N和連邊規(guī)則:??選取一對(duì)N中的不同節(jié)點(diǎn);??一個(gè)隨機(jī)數(shù)r?e?(0,1);??Kp,那么就在這對(duì)節(jié)點(diǎn)之間添加一條邊?,否則,就不添①到③步驟,直到N中所有的節(jié)點(diǎn)對(duì)都被選擇過一次。??


本文編號(hào):2938158

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