复杂网络基本模型的Matlab代码集合

在Matlab中实现BA、WS、NW网络的代码以及它们的拓扑属性生成，这些网络模型在网络科学研究中具有重要意义。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

利用MATLAB实现复杂网络建模，涵盖BA无标度网络、WS小世界网络、NS小世界网络和ER随机网络。

本资源详细介绍了如何利用MATLAB模拟复杂网络的攻击情况，以深入探索网络在受攻击时的性能变化。MATLAB是一种专业的数值计算和算法开发语言，广泛应用于数据可视化和网络安全研究。复杂网络包括互联网、电力网等结构复杂的系统，MATLAB支持构建随机图、小世界网络等模型，帮助分析网络结构与特性。攻击模拟涉及不同策略，如选择性攻击和随机攻击，评估网络的抗攻击能力和恢复潜力。本资源还提供了MATLAB源代码和可视化工具，助力网络安全研究与实践。

利用实证数据分析QQ网络，研究了基于Internet的学生社交网络模型。通过比较网络度分布和特征参数，发现QQ网络与传统BA模型存在显著差异。提出了一种新的网络演化模型，并通过统计分析验证其与QQ网络参数的高度一致性，为学生社交网络研究提供了新的理论支持。

复杂网络研究的重要工具，提供涵盖各类必备程序的Matlab优化应用。

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]

探索神经网络基础 —— McCulloch-Pitts模型的MATLAB代码实现，深入了解'与'、'或'、'非'等逻辑运算在神经元层面的运作机制。

这个精选库收集了各种使用Crystal语言编写的代码和资源。欢迎贡献和提供反馈。以下是内容概述： 算法和数据结构 区块链 C绑定 API构建器