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Arxiv网络科学论文摘要8篇(2017-07-20)篮球世界杯冠

数学模型帮助穷国走出“贫穷陷阱”

  • 用于实时动态模型缩减的聚类技术的比较研究;
  • 通过改进经济复杂度来衡量经济知识强度;
  • 英雄与零:预测新视频博弈对Twitch.tv的影响;
  • 图滤波器和Z拉普拉斯算子;
  • 经济发展中的传染性破坏和复杂陷阱;
  • 篮球世界杯冠军竞猜,Web的恶意软件分发和图结构;
  • 复杂网络中的大量订单波动,交换和控制;
  • Twitter活动时间表作为城市街区的签名;

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用于实时动态模型缩减的聚类技术的比较研究

地址: http://arxiv.org/abs/1501.00943

作者: Emilie Purvine, Eduardo Cotilla-Sanchez, Mahantesh Halappanavar, Zhenyu Huang, Guang Lin, Shuai Lu, Shaobu Wang

摘要:

在发展中国家,缺乏员工或材料会让产业停滞不前。图片来源:Peter Jordan/Alamy Stock Photo

电力系统的动态模型降低对于提高计算效率是必要的。使用线性化模型或在线分析的传统模型减少不足以捕获电力系统的动态行为,特别是通过间歇发电和智能消耗的新组合,使电力系统更加动态和非线性。实时动态模式的降低已经出现,以满足这一重要需求。本文探讨了使用聚类技术来分析实时相量测量,以识别具有相似行为的发电机组,以及来自每个组的代表性发电机用于动态模型降低。考虑了两种聚类技术

图聚类和k-均值。将这些技术与使用奇异值分解的先前开发的动态模型简化方法进行比较。两个样本电网数据集用于测试这些不同的模型简化技术。基于算法的相对性能,提供了实际应用的建议。

这是老生常谈了。一个富国的援助机构向一个穷国的新产业投入数百万美元的资金,希望促进它的经济,但这从未真正发挥作用。工厂频频因为停电或缺乏零部件而关闭。此外,还有诸如原材料迟迟不到、工人生病以及工程师移民走人等问题。现在,一个新数学模型描述了系统行为如何克服这一“贫困陷阱”。

通过改进经济复杂度来衡量经济知识强度

地址: http://arxiv.org/abs/1707.05826

作者: Saleh Albeaik, Mary Kaltenberg, Mansour Alsaleh, Cesar A. Hidalgo

摘要: 一个经济体有多少知识?近年来,国家出口产品组合的数据已经被用于建立经济复杂度估计经济中可获得的知识和预测未来经济增长的措施。在这里,我们介绍一种经济复杂度(ECI )的新指标,衡量出经济体的出口总额,通过出口每个产品的困难来纠正。我们使用1973年至2013年的数据来比较ECI ,经济复杂性指数(ECI)和适应度复杂性的能力,以使用5年,10年和20年的组合OLS(随机效应模型)来预测未来的经济增长,和固定效应模型。我们发现,ECI 在预测经济增长的能力以及大多数计量经济学规范中的估计数的一致性方面优于ECI和Fitness。然后,我们将ECI 与实物资本,人力资本和机构结合起来,选择一个强大的经济增长模型,并测试ECI 的稳健性。我们发现,ECI 预测增长的能力对这些控制是稳健的,人力资本,政治稳定和腐败控制与未来经济增长正相关,初始收入水平与增长负相关,与传统增长文献一致。最后,我们使用ECI 来产生未来20年的经济增长预测,并将这些预测与使用ECI和Fitness获得的预测进行比较。这些调查结果改善了使用出口数据估算经济知识强度的方法,并确认出口结构的经济相关性。

研究人员将该网络的物理性和复杂性用于经济系统后表明,“发展”过程中从极端贫困到工业化的关键是利用更加复杂的生产,例如从自给农业到纺织业再到电子产品。但更高的复杂度意味着从原材料到劳动力等更高的投入。其中的问题是,在贫困国家,供给链可能不稳定。

英雄与零:预测新视频博弈对Twitch.tv的影响

地址: http://arxiv.org/abs/1707.05831

作者: Isaac Jones, Huan Liu

摘要: 视频博弈及其演奏一直是自20世纪80年代的商场推出以来,一直是美国文化的一种固定。然而,直到最近宽带连接的激增,稳健和足够快才能处理视频博弈的玩家从内容消费者角色转变为内容制作人的角色。同时,社交媒体的兴起也揭示了人际关系如何推动用户参与和兴趣。在这项工作中,我们将讨论最近视频博弈流媒体的扩散,特别是Twitch.tv,分析视频博弈观看的趋势和模式,并开发预测模型,以确定新博弈是否会对流媒体生态系统产生重大影响。

为了弄清楚这如何影响一个国家的经济发展,美国纽约哥伦比亚大学的Charlie Brummitt和同事建立了一个基于主题的模型:描述经济各个组成部分的表现和相互作用的一套数学方程式。然后,他们运行了该算式。

图滤波器和Z拉普拉斯算子

地址: http://arxiv.org/abs/1707.05851

作者: Xiaoran Yan, Brian M. Sadler, Robert J. Drost, Paul L. Yu, Kristina Lerman

摘要: 在网络科学中,动态过程与复杂系统的基础拓扑之间的相互作用导致了具有不同解释的多样化模型族。在图信号处理中,这表现为不同图移位及其诱导的代数系统的形式。在本文中,我们提出了统一的Z拉普拉斯框架,其实例可以作为图移位算子。作为传统图拉普拉斯算子的一​​般化,Z拉普拉斯算子跨越了所有可能的Z矩阵的空间,即具有非正向非对角项的真正方阵。我们显示Z拉普拉斯可以模拟一般连续时间的动态过程,包括给定图表上的信息流和流行病传播。它也与离散时域中的一般非负图滤波器密切相关。我们通过考虑两个应用来展示其灵活性。首先,我们考虑用图建模的无线通信网络问题,其中框架可以应用于模拟底层通信协议和流量的影响。第二,从低频到高频连接的角度,我们研究一个结构性大脑网络。

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