📚旁征博引

<aside> <img src="/icons/condense_green.svg" alt="/icons/condense_green.svg" width="40px" /> 结构化图 前馈网络 无标度网络 分层网络 度分布 图连接分量 同质连接性

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🎯要点

🎯启发式方法无标度和前馈拓扑的网络编码 | 🎯随机遗传模型使用布线规则 | 🎯随机遗传算法测试连接组模型 | 🎯确定性地生成分支树和分层网络，同质偏好规则的联系 | 🎯生成随机网络节点概率计算，以及网络中的相变 | 🎯随机遗传编码模型生成网络连接和测量

📜结构化图用例

📜Python莫兰生死抑制放大进化图

📜Python成像质谱流式细胞术病理生理学

📜Python种群邻接矩阵彗星风筝进化图算法

📜Python和C++骨髓细胞进化解析数学模型

📜Python竞技比赛流体动力学艺术品和药物质量图学习

📜Python元胞自动机沙堆糖景堵塞模型图学习

📜Python社群纽带关系谱和图神经

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
"MATLAB":90
"Python":60

pie title 内容分比
 "算法框架":90
 "数学概率":50
 "图论":60
 "遗传编码":50

✂️梗概

🍇Python图度分布

在图论中，一个顶点的度是与其相连的边的数量。度分布是图中顶点度的概率分布。它是分析图的各种性质（例如其鲁棒性和连通性）的重要指标。度分布可用于各种现实场景，例如分析社交网络、了解互联网的结构以及研究生物网络。

考虑一下社交网络的情况，其中用户表示为顶点，他们的连接（友谊）表示为边。度分布可以帮助我们理解网络的结构，例如作为枢纽的高度连接的个人的存在，或孤立社区的存在。

在这种背景下，我们可以创建一个与度分布相关的技术问题：找到社交网络中最有影响力的用户。