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[量化金融] 日本企业间有偏扩散的平均场近似 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-5 09:55:53
因为,粗略地说,结合销售s和学位k之间的比例,s(k)∝ k1。3,以及员工数量l和学位k,l(k)之间微不足道的经验标度∝ k1。0参考文献[20]中报告,我们获得了员工和销售之间的比例,s(l)∝ l1。3.感谢作者感谢Enago(www.Enago.jp)的英文评论。参考文献1。纽曼M(2003)复杂网络的结构和功能。暹罗评论45:167–256.2。Boccaletti S,Latora V,Moreno Y,Chavez M,Hwang D(2006)复杂网络:结构与动力学。物理报告424:175–308.3。Albert R,Barab\'asi A(2002)复杂网络的统计力学。现代物理学综述74:47.4。布林·S,L页(1998)大型超文本网络搜索引擎的剖析。计算机网络和ISDN系统30:107–117.5。Noh J,Rieger H(2004)复杂网络上的随机游动。物理修订版92:118701.6。Litvak N,Scheinhardt W,Volkovich Y,Zwart B(2009)对尾部依赖程度和pagerank的表征。网络图的算法和模型:90–103.7。Guimera R,Mossa S,Turtschi A,Amaral L(2005)全球航空运输网络:反常的中心性、社区结构和城市的全球角色。美国国家科学院学报102:7794–7799.8。Sen P,Dasgupta S,Chatterjee A,Sreeram P,Mukherjee G等(2003)印度铁路网的小世界属性。物理版E 67:036106.9。Chmiel A,Kowalska K,Ho lyst J(2009)门户浏览期间人类行为的缩放。PhysRev E 80:066122.10。Glattfelder J,Battiston S(2009)公司复杂网络的主干:控制流。物理版E 80:036104.11。Vitali S,Glattfelder J,Battiston S(2011)全球公司控制网络。《公共科学图书馆综合》6:e25995。12.Vitali S,Battiston S(2011)《欧洲所有权网络中的地理与拓扑结构》。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-5 09:55:57
纽约理工大学物理系13:063021.13。Watanabe H,Takayasu H,Takayasu M(2012)对日本企业间贸易网络的偏见分歧:从网络结构估计销售额。新物理杂志14:043034.14。Ohnishi T,Takayasu H,Takayasu M(2009)日本企业间网络的中心和管理机构:非常大的有向网络中节点的特征。高等物理179:157–166.15。Tamura K、Miura W、Takayasu M、Takayasu H、Kitajima S等(2012)大型企业间网络上交互节点之间流量的估计。摘自:国际现代物理学杂志:会议系列。《世界科学》,第16卷,第93-104.16页。Iino T,Kamehama K,Iyetomi H,Ikeda Y,Ohnishi T等(2010)大规模交易网络中的社区结构和可视化。发表于:物理学杂志:会议系列。《国际奥林匹克出版社》,第221卷,第012.17页。Tamura K、Miura W、Takayasu M、Takayasu H、Kitajima S等(2012)日本企业间网络的货币运输:根据邻接矩阵估计销售额。摘自:日本京都亚太智能与进化系统研讨会论文集(ISBN978-499066920-1)。18。Miura W,Takayasu H,Takayasu M(2012)进化复杂网络中节点凝聚的影响。物理修订108:168701.19。Miura W,Takayasu H,Takayasu M(2012)企业网络中资金流动不对称行为的起源。欧洲物理杂志专题212:65-75.20。Watanabe H,Takayasu H,Takayasu M(2013)复杂系统中异速缩放和波动之间的关系:日本企业的案例。Physica A 392:741-756.21。Fronczak A,Fronczak P(2009)复杂网络中的有偏随机游动:本地导航规则的作用。物理版E 80:016107.22。Milo R,Kashtan N,Itzkovitz S,Newman M,Alon U(2003)关于具有规定度序列的随机图的均匀生成。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-5 09:56:01
arXiv预印本cond mat/0312028.23。Maslov S,Sneppen K(2002)蛋白质网络拓扑的特异性和稳定性。科学信号296:910.24。Baronchelli A,Pastor Satorras R(2010)加权网络上的平均场差异动态。PhysRev E 82:011111.25。Costa L,Rodrigues F,Travieso G,Boas P(2007)复杂网络的表征:测量调查。高级物理56:167-242。图5-3-1CDFK1。3.图1。艺术网络度的累积分布函数。我们确认度服从指数为-1.3的幂律分布,即Pk(k)∝ K-2.3.度相关knn(k)度k0。70.0-0.7图2。最近邻区的平均度,作为人工网络度的函数,knn(k)。黑色三角形表示γ=-0.7,红色的纳布拉斯表示γ=0.0,绿色的正方形表示γ=0.7。黑色虚线与k成正比-0.7,红色虚线与k0成正比。绿色虚线和双虚线与k0成正比。7.标度平均销售额x\'(k)度k1。0图3。模型1的销售额平均值与阶数x(k)的函数关系。我们绘制了标度值[x′(k)=x(k)/x(1)]。黑色三角形表示γ=-0.7,红色的纳布拉斯表示γ=0.0,绿色的正方形表示γ=0.7。模型1的销售额平均值与阶数x(k)的函数关系。从这张图中,我们可以确定x(k)与k成正比,而与knn(k)无关。这些结果与等式11给出的近似值一致,即x(k)∝ k、 -4-2标度平均销售额x\'(k)度k1。32.02.7图4。模型2的销售额平均值与阶数x(k)的函数关系。我们绘制了标度值[x′(k)=x(k)/x(1)]。

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-5 09:56:05
黑色三角形表示γ=-0.7,红色的纳布拉斯表示γ=0.0,绿色的正方形表示γ=0.7,黑色虚线与k·k成正比-0.7=k1。红灰虚线与k2成正比。绿色虚线双虚线与tok·k0成正比。7=k2。7.这些结果与等式13给出的近似值一致;即x(k)∝ k·knn(k)。γ的结果=-0.7[即knn(k)∝ K-0.7]对应于指数为1.3的经验标度。表1。指数总结。模型网络指数β等分割模型企业网络1.0加权分割模型企业网络1.3加权分割模型企业网络2.0销售(经验数据)企业网络1.3

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