Статические сетевые модели: 30.1. Сетевые модели. Основные понятия сетевой модели

30.1. Сетевые модели. Основные понятия сетевой модели

До появления сетевых методов планирование работ, проек­тов осуществлялось в небольшом объеме. Наиболее известным средством такого планирования был ленточный график Ганта, недостаток которого состоит в том, что он не позволяет установить зависимости между различными операциями.

Современное сетевое планирование начинается с разбиения программы работ на операции. Определяются оценки продол­жительности операций, и строится сетевая модель (график). Построение сетевой модели позволяет проанализировать все операции и внести улучшения в структуру модели до начала ее реализации. Строится календарный график, определяющий начало и окончание каждой операции, а также взаимосвязи с другими операциями графика. Календарный график выявляет критические операции, которым надо уделять особое внима­ние, чтобы закончить все работы в директивный срок. Что касается некритических операций, то календарный план поз­воляет определить резервы времени, которые можно выгодно использовать при задержке выполнения работ или эффектив­ном применении как трудовых, так и финансовых ресурсов.

Сетевая модель — графическое изображение плана выпол­нения комплекса работ, состоящего из нитей (работ) и узлов (событий), которые отражают логическую взаимосвязь всех операций. В основе сетевого моделирования лежит изображе­ние планируемого комплекса работ в виде графа. Граф — схе­ма, состоящая из заданных точек (вершин), соединенных сис­темой линий. Отрезки, соединяющие вершины, называются ребрами (дугами) графа. Ориентированным называется такой граф, на котором стрелкой указаны направления всех его ребер (дуг), что позволяет определить, какая из двух его граничных вершин является начальной, а какая — конечной. Исследование таких сетей проводится методами теории графов.

Теория графов оперирует понятием пути, объединяющим последовательность взаимосвязанных ребер. Контур означает такой путь, у которого начальная вершина совпадает с конеч­ной. Сетевой график — это ориентированный граф без конту­ров. В сетевом моделировании имеются два основных элемен­та — работа и событие.

Работа — это активный процесс, требующий затрат ресур­сов, либо пассивный (ожидание), приводящий к достижению намеченного результата.

Фиктивная работа — это связь между результатами работ (событиями), не требующая затрат времени и ресурсов.

Событие — это результат (промежуточный или конечный) выполнения одной или нескольких предшествующих работ.

Путь — это любая непрерывная последовательность (цепь) работ и событий.

Критический путь — это путь, не имеющий резервов и включающий самые напряженные работы комплекса. Работы, расположенные на критическом пути, называют критически­ми. Все остальные работы являются некритическими (нена­пряженными) и обладают резервами времени, которые позво­ляют передвигать сроки их выполнения, не влияя на общую продолжительность выполнения всего комплекса работ.

При построении сетевых моделей необходимо соблюдать следующие правила.

1. Сеть изображается слева направо, и каждое событие с большим порядковым номером изображается правее преды­дущего. Общее направление стрелок, изображающих работы, также в основном должно быть расположено слева направо, при этом каждая работа должна выходить из события с мень­шим номером и входить в событие с большим номером.

2. Два соседних события могут объединяться лишь одной работой. Для изображения параллельных работ вводятся про­межуточное событие и фиктивная работа (рис. 30.1).

3. В сети не должно быть тупиков, т. е. промежуточных событий, из которых не выходит ни одна работа (рис. 30.2).

4. В сети не должно быть промежуточных событий, кото­рым не предшествует хотя бы одна работа (рис. 30.3).

5. В сети не должно быть замкнутых контуров, состоя­щих из взаимосвязанных работ, создающих замкнутую цепь (рис. 30.4). Для правильной нумерации событий поступают следующим образом: нумерация событий начинается с исход­ного события, которому дается номер 1. Из исходного собы­тия 1 вычеркивают все исходящие из него работы, на остав­шейся сети вновь находят событие, в которое не входит ни одна работа. Этому событию дается номер 2. Затем вычеркивают работы, выходящие из события 2, и вновь находят на остав­шейся части сети событие, в которое не входит ни одна работа, ему присваивается номер 3, и так продолжается до заверша­ющего события. Пример нумерации сетевого графика показан на рис. 30.5.

Продолжительность выполнения работ устанавливается на основании действующих нормативов или по экспертным оцен­кам специалистов. В первом случае временные оценки являют­ся детерминированными (однозначными), во втором — стохас­тическими (вероятностными).

Рассмотрим в качестве примера программу создания но­вого бытового прибора, пользующегося спросом у населения. Необходимые данные приведены в табл. 30.1.

На основании данных таблицы построим сетевой график создания прибора с учетом вышеизложенных рекомендаций (рис. 30.6).

< Предыдущая   Следующая >

Модели сетевые — Энциклопедия по экономике

Модели сетевого планирования позволяют определить минимальные сроки решения производственной задачи при ограничениях стоимости выполняемых работ и используемы ч ресурсов минимизировать стоимость комплекса работ при ограничении сроков их выполнения и имеющихся ресурсов, а т п же потребление ресурсов при ограничениях стоимости и сроков работ. Сетевые модели наиболее эффективны в оперативном управлении производством. Они служат основой для построения системы сетевого планирования и управления (СПУ).  [c.346]

В практике управления, в том числе и оперативного, широко применяют модели оптимального планирования, модели сетевого планирования, вероятностно-статистические и балансовые модели.  [c.310]

Комплексный план-график подготовки производства может быть представлен в виде как ленточного графика (см. табл. 7.1), так и сетевой модели. Сетевой график является основным элементом метода сетевого планирования и управления процессами создания новой техники. Метод позволяет моделировать ход процесса нового изделия, выявляя все объективно существующие взаимосвязи между отдельными работами и характеризуя общую картину разработки. Вопросы организации сетевого планирования и управления рассмотрены в п. 7.2. данной главы.  [c.206]

Построение исходной сетевой модели (сетевого графика) может проводиться в несколько этапов.  [c.43]

Значительное место в книге занимает материал, традиционный для экономико-математических исследований, — модели сетевого планирования, отраслевые модели и т. д., но иного и быть не может.  [c.12]

Модели сетевого планирования  [c.192]

В результате таких рассуждений становится ясным, что именно ожидания будущих доходов и курсового прироста капитала, а не текущая экономическая реальность, являются основным мотивирующим фактором для среднего инвестора, что ведет к возникновению спекулятивного пузыря. Также предполагается [289], что причиной очевидного завышения стоимости может стать более успешная, как кажется, бизнес-модель, сетевой эффект, масштабирующий эффект преимущества «первых» и эффект опционов Это дает убедительное оправдание, как некоторое время представляется, высоким ценам на акции Интернет-компаний и других предприятий Новой Экономики. В двух словах, аргументы таковы  [c.265]

Начнем изложение моделей сетевых структур с побочными  [c.43]

Для моделирования выполнения проекта во всех системах управления проектами используются сетевые графики. Математической моделью сетевого графика является так называемый направленный граф, который состоит из  [c.22]

Важной областью исследования является разработка моделей запасов, моделей принятия решений, модели сетевого размещения предприятий и др.  [c.20]

Предлагаемый европейцами подход к развитию маркетинга как науке состоит в открытии новых моделей и теорий, среди которых можно выделить модель сетевого взаимодействия в промышленном маркетинге, маркетинге услуг и целостную концепцию маркетинга взаимоотношений.  [c.8]

В то время как концепция четырех Р стала общепризнанной теорией или нормативным подходом к маркетингу в США и многих других странах, в Европе возникали новые модели и теории, среди которых можно выделить модель сетевого взаимодействия в промышленном маркетинге и маркетинге услуг (60-е гг.) и концепцию маркетинга партнерских отношений, возникшую несколько позднее.  [c.32]

Модель сетевого взаимодействия указывает на то, что обмен не является прерогативой профессиональных специалистов по маркетингу, и потому в его реализации могут участвовать все остальные члены взаимодействующих систем. Некоторые из них могут иметь больший вес и оказывать взаимодействию большее внимание, чем это делают профессиональные специалисты.  [c.33]

Правила графического представления сетевых моделей. Сетевая модель комплекса работ должна быть представлена ориентированным связным графом без циклов. При этом она должна иметь только одно начальное и одно завершающее событие, т. е. одно логическое начало и одно завершение проекта. Если это требование не выполняется и возникают так называемые тупики первого и второго рода, то проблема решается введением фиктивных работ, как это показано на рис. 4.11.  [c.123]

Очевидно, что смешанная сеть представляет собой универсальную модель сетевого планирования многовариантных программ в условиях неопределенности их структуры. В связи с этим остановимся на описании характерных черт и основных методов исследования смешанных альтернативных сетевых моделей.  [c.7]

Развитие таких научных дисциплин, как кибернетика и информатика, позволило установить, что двойная запись является методическим приемом, имеющим всеобщий характер. Двойной записью реализуется кибернетический подход к организации информации, основанный на понятии «система», состоящий из отдельных элементов, соединенных между собой двусторонними связями. Этот подход применяется при построении матричных моделей, сетевых графиков.  [c.59]

В настоящее время на основе развития экономической кибернетики и теории информации стало ясно, что двойная запись является методическим приемом, оформляющим бухгалтерский учет в замкнутую информационную систему. Она на несколько веков опередила современные теоретические представления из области кибернетики и обеспечила системность информации, получаемой в бухгалтерском учете. Исследователи двойной записи как элемента системы экономической информации подчеркивают, что применение двойной записи автоматически переносит информацию в плоскость характеристики процессов или движения. По существу принцип двойной записи лежит в основе всех схем, описывающих те или иные системы в виде направленного взаимодействия между какими-то полюсами. На этом принципе строятся матричные модели, сетевые гра-  [c.135]

Наиболее эффективной моделью сетевой организации розничной торговли является централизованная модель. Она основана на том, что единый центр управления делегирует магазинам функции, минимально необходимые для участия в операциях, связанных с заказом, инвентаризацией и переоценкой товаров. Использование такой модели позволяет снизить издержки и более эффективно использовать аппарат управления при его концентрации в едином центре, но при этом должна быть обеспечена надежная связь с магазинами, входящими в сеть.  [c.409]

Оформительская модель складывается из тематической и локальной. Тематическая модель — сетевой гра-. фик — конкретизирует рубрики и.разделы, их выход в определенные дни недели. Графическая модель — распределение и композиционное расположение материалов по -полосам, шрифтовое, размерное и цветовое оформление.  [c.571]

Модели сетевого планирования и управления (СПУ) характеризуются следующим  [c. 78]

Конструируются модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделяются его существенные характеристики или признаки. К методам моделирования относят матричные модели, модели оптимального планирования, экономико-статистические модели, модели принятия решения, имитационные модели, сетевые модели.  [c.119]

Модель сетевого взаимодействия указывает на то, что обмен не является прерогативой профессиональных специалистов по маркетингу, и потому в его реализации могут участвовать все остальные члены взаимодействующих систем. Неко-  [c.28]

Одной из возможных моделей образования корпораций является развитие предприятия в направлении диверсификации [48], в том числе в ходе процессов реструктуризации существующих промышленных комплексов, специфика которых рассмотрена выше. Подобный вариант может возникнуть перед быстро развивающимся предприятием, которое функционирует в медленно развивающейся отрасли. Как показал анализ [48], в подобной ситуации рациональным будет решение об изъятии финансовых ресурсов из существующих направлений хозяйствования для финансирования диверсификационных мероприятий, в результате чего возникает проблема рациональной межкорпоративной аллокации ресурсов исследование такой ситуации также приводит к комплексу моделей сетевого типа.  [c.62]

В учебном пособии представлены следующие разделы одноименной учебной дисциплины линейные регрессионные модели, балансовые модели, модели сетевого планирования и управления, модели статистического многомерного анализа, модели линейного программирования.  [c.4]

Модели сетевого планирования и управления 3.1. Основные понятия и определения  [c.26]

Модели сетевого планирования и управления (модели СПУ) предназначены для планирования и управления сложными комплексами работ (проектами), направленными на достижение определенной цели в заданные сроки (строительство, разработка и производство сложных объектов и др.).  [c.26]

Из графических моделей наиболее широко используются сетевые графики. Их применение в оперативном управлении объектами весьма эффективно, так как повышает ответственность исполнителей и усиливает планомерность в движении объекта, который воспроизводится в виде сетевой модели.  [c.72]

В отличие от сетевых графиков, отражающих однозначные, жесткие связи между производственными звеньями, корреляционные модели отражают и влияние случайных факторов, устанавливают функциональную зависимость между следствием и рядом причин. При этом коэффициенты регрессии дают приближенное выражение анализируемых связей.  [c.73]

Сетевой график предполагает четкое определение объема и цели работ, их взаимосвязи и последовательности проведения. Представляя собой динамическую модель процесса создания новой техники, он позволяет выбрать оптимальный путь и сроки выполнения работ, определить, на каких работах необходимо сосредоточить внимание, какие работы располагают резервами времени и в какие сроки могут быть выполнены, обеспечивает рациональное маневрирование ресурсами и возможность применения ЭВМ.  [c.39]

При большом числе плановых задач по определению оптимального способа организации работ и использования оборудования применяют имитационные модели, воспроизводящие экономические и производственные условия с помощью ЭВМ. Из методов статического моделирования применяют метод Монте-Карло, сетевые модели и др.  [c.128]

Сетевой график представляет собой динамическую модель процесса разработки, контроля и анализа выполнения определенной производственной программы. Его формируют в виде сети событий и работ. Событие — конечный результат какой-то работы и обозначается кружком, работа показывается стрелкой между двумя событиями, пунктирной стрелкой показываются логическая связь между работами (фиктивная работа) и время ожидания. Любая последовательность работ на графике со-  [c.276]

Термин «сетевое планирование» применяется в УОК случае, если при планировании используются сетевые модели. Сетевой моделью называется графическое изображение комплекса работ с указанием организационных и технологических взаимосвязей мевду работами.  [c.9]

Характерной чертой моделей сетевого взаимодействия явля-  [c.57]

Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель — дискретного выбора, —непрерывной длительности выживания), —логит-иодель, —пробит-модель, —тобит-модель., 4. По временному и пространственному признаку Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель  [c.404]

Первый этап можно отнести к 1970-м годам когда в практическую деятельность начали внедряться модели сетевого планирования, календарное планирование и методы организации работ над проектом. В 1980-х годах, которые можно условно обозначить вторым этапом, начались разработки многочисленных специальных прикладных программ для ЭВМ, осуществляется стандартное, структурное и ресурсное планирование, проводится имитационное моделирование на ЭВМ. И третий этап, начиная с 1990-х годов, характеризуется системным (целостным) представлением о проекте, пофазной организацией работы над проектами и внедрением теоретических и практических основ менеджмента, т. е. систематизированного набора положений и наиболее эффективного управления организацией.  [c.10]

МОДЕЛИ СЕТЕВЙЕ, математические модели, с помощью к-рых в графической форме отображаются, анализируются и планируются динамические (развивающиеся во времени) процессы с разветвлённой структурой временных и логических взаимосвязей. М. с. представляют собой ориентированный граф (или сеть), где дуги (на рис. представлены стрелками) отображают р а б о-т ы, имеющие определённую длительность н связанные с затратами ресурсов, а вершины (на рис. представлены шифрованными кружками) отображают с о б ы т и я, но имеющие длительности и связанные с созданием к.-л. материальных ценностей (вещей, конструкций) или порождением информации (сообщений, показателей, документов).  [c.522]

Обзор статистических сетевых моделей

Обзор статистических сетевых моделей

А. Гольденберг, А. X. Чжэн, С. Э. Файнберг и Э. М. Айрольди

Представлено Вутао Вэй

  • Сети использовались для анализа межличностных социальных отношений, коммуникационных сетей, соавторства и цитирования научных статей, моделей взаимодействия белков и многого другого.
  • В этой работе мы проводим обзор отдельных аспектов литературы по статистическому моделированию и анализу сетей в социальных науках, информатике, физике и биологии
  • Фокус на статистическом моделировании сетей

Графики, узлы и ребра

  • Теория вероятностей, связанная с моделями случайных графов
  • Эффективные вычисления в сетях
  • Использование сети в качестве инструмента для выборки
  • Нейронные сети
  • Сети и экономическая теория
  • Реляционные сети
  • Двудольные графы
  • Агентное моделирование
  • Социологи: часто интересуются вопросами интерпретации, такими как значения ребер в социальной сети
  • Физики: склонны интересоваться экономичными механизмами формирования сетей
  • Вычислительный биолог: сети межбелковых взаимодействий, сети генетических взаимодействий
  • Машинное обучение: предсказание недостающей информации, функциональная кластеризация
  • Кабинет Сэмпсона «Монастырь»
  • Электронная почта Enron
  • Сеть белковых взаимодействий в почкующихся дрожжах
  • Исследование Add Health о взаимоотношениях подростков и передаче ВИЧ
  • Фремингемское исследование ожирения
  • Набор данных совместного авторства NIPS Paper
  • Сэмпсон провел несколько месяцев в монастыре в Новой Англии, где несколько послушников готовились вступить в монашеский орден.
  • Среди новичков есть легкие фракции: лояльная оппозиция (члены которой присоединились к монастырю первыми), молодые турки (члены которых присоединились позже), изгои (которые не были приняты ни в одну из двух основных фракций) и колеблющиеся (не вставшие на чью-либо сторону).
  • Примерно через год после ухода из монастыря Сэмпсон опросил всех послушников и попросил их ранжировать других послушников с точки зрения четырех социометрических отношений: нравится/не нравится, уважение, личное влияние и соответствие монашескому кредо, ретроспективно, в четыре разные эпохи, охватывающие его пребывание в монастыре.

Сеть

получена из социометрических отношений «кто вам нравится», собранных Сэмпсоном.

  • Почкующиеся дрожжи представляют собой одноклеточный организм, ставший де-факто модельным организмом для изучения молекулярной и клеточной биологии
  • В настоящее время существует четыре основных источника взаимодействий между парами белков, нацеленных на белки, локализованные в разных клеточных компартментах, с разной степенью успеха: (i) взаимодействия, описанные в литературе, (ii) анализы двухгибридных (Y2H) взаимодействий дрожжей, (iii ) анализы взаимодействия комплементации белковых фрагментов (PCA) и (iv) анализы взаимодействия тандемной аффинной очистки (TAP)

Популярное изображение сети взаимодействия белков у Saccharomyces cerevisiae, также известного как почкующиеся дрожжи.

  • Национальное лонгитюдное исследование здоровья подростков (Add Health) — это исследование подростков в Соединенных Штатах, составленное из репрезентативной выборки средних, неполных средних и старших классов.
  • Исследование было сосредоточено на моделях дружбы, сексуальных отношений, а также на передаче болезней. На сегодняшний день в течение пятнадцати лет было собрано четыре волны опросов.
  • Всего было проведено 4 волны опроса за 15 лет.

Сеть сексуальных отношений подростков старшей школы США Add Health.

  • Участники заполнили анкету и прошли медицинский осмотр (включая измерение роста и веса) в течение трех лет, начиная с 1973, 1981, 1985, 1989, 1992, 1997, 1999 годов.
  • Кристакис и Фаулер получают информацию об индексе массы тела в общей сложности для 12 067 человек, которые появлялись в любой из когорт Framingham Heart (по одному «близкому другу» на каждого члена когорты).
  • В частности, они утверждают, что исследовали, соответствуют ли данные «маленькому миру», «без масштаба» и «иерархическим» типам сетевых моделей со случайным графом.

Сеть ожирения из данных когорты потомков Фрамингема. Каждый узел представляет одного человека в наборе данных (всего 2200 на этом рисунке). Кружки с красными границами обозначают женщин, с синими границами { мужчин. Размер каждого круга пропорционален индексу массы тела. Цвет внутри круга обозначает статус ожирения — желтый — ожирение (масса тела \(\geq\) 30, зеленый — отсутствие ожирения. Цвета связей между узлами указывают на отношения — фиолетовый обозначает дружбу или супружеские узы, а оранжевый — семейная связь

  • Набор данных NIPS содержит информацию о публикациях, появившихся в материалах конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), тома с 1 по 12, соответствующие 1987–1999 годам, эпохе до электронного представления.
  • Всего 2037 авторов и 1740 статей, в среднем 2,29 автора на статью и 1,96 статьи на автора.

Данные о соавторстве в документе

NIPS. Каждая точка представляет автора. Два автора связаны гранью, если они являются соавторами хотя бы одной статьи в NIPS. Слева: 1991-1994. Справа: 1995-1998 годы. Каждый график содержит все связи за выбранный период. Выделены несколько известных людей в области машинного обучения. Размер кругов вокруг выбранных лиц зависит от количества их сотрудничества. Цвета предназначены для облегчения визуализации.

  • Граф или сеть \(G\) часто определяется в терминах узлов и ребер, \(G \equiv G(\mathcal{N},\mathcal{E})\), где \(\mathcal{N }\) представляет собой набор узлов и \(\mathcal{E}\) набор ребер, а \(N=\lvert\mathcal{N}\lvert\), \(E=\lvert\mathcal{E }\lvert\)
  • \(G\) часто определяется в терминах узлов и соответствующих измерений пар узлов, \(G \equiv G(\mathcal{N},\mathcal{Y})\), \(\mathcal{ Y}\) обычно представляется в виде квадратной матрицы размера \(N\times N\)
  • Мы будем работать с графами, в основном заданными набором из \(N\) узлов и его бинарной матрицей смежности \(Y\), содержащей \(\sum_{ij} Y_{ij} = E\)
  • Описывает неориентированный граф, включающий \(N\) узлов и фиксированное число ребер \(E\) 9{2/3})\), а. с. как \(N\стрелка вправо\infty\)
  • Если \(\lambda\) стремится к константе \(c>1\), то граф в \(G(N,p)\) будет иметь уникальную «гигантскую» компоненту, содержащую положительную долю узлов, в качестве. как \(N\стрелка вправо\infty\). Ни один другой компонент не будет содержать более \(O(\log N)\), п.н. как \(N\стрелка вправо\infty\).
  • Модель взаимозаменяемого графа обеспечивает простейшее возможное расширение исходной модели случайного графа путем введения слабой формы зависимости между вероятностью ребер выборки (т. е. взаимозаменяемости), которая обусловлена ​​ненаблюдаемыми атрибутами узла, в виде -специфические двоичные строки.
  • Рассмотрим следующий процесс генерации данных для модели взаимозаменяемого графа, который генерирует бинарные наблюдения для пар узлов.
  • Образцы двоичных строк K-бит для каждого узла \(n\in \mathcal{N}\), \(\overrightarrow{b_n} \sim\) unif (набор вершин K-гиперкуба)
  • Образец направленных ребер для всех пар узлов \(n,m \in \mathcal{N} \times \mathcal{N}\), \(Y_{nm} \sim Bern \left(q(\overrightarrow{b_n}, \overrightarrow{b_m})\right)\)
  • Со статистической точки зрения модель взаимозаменяемого графа, которую мы рассматриваем здесь, обеспечивает, возможно, простейшее повышение сложности по сравнению с моделью случайного графа
  • Класс случайных графов с таким свойством был недавно заново открыт и дополнительно изучен в математической литературе, где класс таких графов называется неоднородными случайными графами
  • Альтернативный и, возможно, более интересный набор спецификаций можно получить, наложив зависимость между битами в каждом узле. Это может быть достигнуто путем выборки наборов зависимых вероятностей из семейства распределений на единичном гиперкубе.
  • Примеры специфичных для узла двоичных строк K-бит для каждого узла \(n\in \mathcal{N}\), \(\overrightarrow{p_n} \sim hypercube(\overrightarrow{\mu},\sigma,\alpha) \), где \(\sigma > (K-1)\cdot \alpha>0\), \(b_{nk}\sim Bern(p_{nk})\), для \(k=1,\dots ,К\)
  • Образец направленных ребер для всех пар узлов \(n,m \in \mathcal{N} \times \mathcal{N}\), \(Y_{nm} \sim Bern \left(q(\overrightarrow{b_n}, \overrightarrow{b_m})\right)\), где \(\overrightarrow{\mu},\sigma,\alpha\) управляют частотой, изменчивостью и корреляцией битов в строке.
  • Разреженность строк битов контролируется параметром \(\alpha>0\). Большее значение \(\alpha\) приводит к большей отрицательной корреляции между битами и, следовательно, к более разреженной сети.
  • Источник изменчивости: вероятность ребра уменьшается с количеством битов K, так как большая сложность уменьшает шансы на ребро, а вероятность ребра увеличивается с \(1/\alpha\). {n-1}\theta_k S_k(y) + \tau T(y) + \phi(\theta,\tau)\right), y \in \mathcal {Г}\]
  • , где \(\theta:=\{\theta_k\}\) и \(\tau\) — параметры, \(\phi(\theta,\phi)\) — нормирующая константа, а статистика \(S_k \) и \(T\) являются контурами определенных структур, таких как ребра, треугольники и k-звезды

К-звезды:

  • Франк и Штраус в основном работали с трехпараметрической моделью, где \(\theta_3,\dots,\theta_{n-1}\). Они предложили метод оценки параметра псевдоправдоподобия, который максимизирует \[l(\theta)=\sum_{ij} \log\left(P_{\theta}\{Y_{i
  • Некоторые природные расширения модели Эрдоса-Реньи-Гилберта приводят к различным степеням узлов.
  • Некоторые примеры
  • Бикель и Чен вносят новые изменения в модельный подход к исследованию сообщества
  • Они используют блочную модель для формализации данной сети с точки зрения ее структуры сообщества.
  • Основной результат этой работы подразумевает, что алгоритмы обнаружения сообществ, основанные на показателе модульности Ньюмана и Гирвана, являются (асимптотически) предвзятыми.
  • Он показывает, что использование оценок модульности может привести к обнаружению неправильной структуры сообщества даже в благоприятном случае больших графов, где сообщества значительны по размеру и состоят из многих людей.
  • Эта работа также доказывает, что блочные модели и соответствующие алгоритмы, основанные на правдоподобии, (асимптотически) беспристрастны и ведут к обнаружению правильной структуры сообщества.
  • Модель скрытого пространства впервые была представлена ​​Hoff et al. с приложениями к анализу социальных сетей и недавно был расширен в ряде направлений, включая рассмотрение транзитивности, гомофилии по атрибутам, специфичным для узла, кластеризации и неоднородности узлов.
  • Модель условной вероятности для матрицы смежности \(Y\) имеет вид \[P(Y \mid Z,X,\Theta) = \prod_{i \ne j} P(Y(i,j) \mid Z_i, Z_j, X_{ij}, \Theta)\]
  • , где \(X\) — ковариаты, \(\Theta\) — параметры, а \(Z\) — позиции узлов в низкоразмерном скрытом пространстве. {‘} X_ {ij} — \lvert Z_i — Z_j \lvert \equiv \eta_{ij}\] и соответствующее логарифмическое правдоподобие равно \[\log P(Y \mid \eta) = \sum_{n \ne m }(\eta_ {ij} \cdot Y_{ij} — \log (1+\exp\{\eta_{ij}\}))\]
  • Можно легко распространить подход моделирования скрытого пространства на взвешенные сети.
  • модель ошибок \(P(Y_{ij})\), т. е. модель для наблюдаемых весов ребер со средним значением \(\mu_{ij} = E(y_{ij})\)
  • линейная модель \(\eta_{ij}=\eta_{ij}(\beta,Z_i,Z_j)\)
  • функция связи \(g(\mu_{ij}) = \eta_{ij}\)
  • Пример двоичного графа
  • Общий чемодан

Страница не найдена – Khoury College Development

 

В мире, где информатика (CS) повсюду, CS предназначена для всех. CS пересекает все дисциплины и отрасли.

 

Колледж компьютерных наук Хури стремится создавать и развивать разнообразную инклюзивную среду.

 

Колледж Хури, первый в стране колледж информатики, основанный в 1982 году, вырос в размерах, разнообразии, программах на получение степени и превосходстве исследований.

 

В наших региональных кампусах, расположенных в промышленных и технологических центрах, Колледж Хури предлагает сильные академические программы в оживленных городах для жизни, работы и учебы.

 

Khoury College — это сообщество людей, занимающихся обучением, наставничеством, консультированием и поддержкой студентов по всем программам.

 

Программы награждения колледжей и университетов проливают свет на выдающихся преподавателей, студентов, выпускников и отраслевых партнеров.

 

Наши реальные исследования, выдающиеся преподаватели, выдающиеся докладчики, динамичные выпускники и разные студенты рассказывают свои истории и попадают в новости.

 

В Колледже Хури обучение происходит в классе и за его пределами. Мероприятия в нашей сети кампусов обогащают образовательный опыт.

 

Информатика повсюду. Студенты Khoury College занимаются соответствующей работой, исследованиями, глобальными исследованиями и опытом обслуживания, которые помогают им расти.

 

Студенты магистратуры углубляют свои знания посредством проектной работы, профессионального опыта работы и стажировки в научных исследованиях.

 

Работа над исследованиями с преподавателями занимает центральное место в работе доктора философии. Докторанты Khoury College также могут проводить исследования с отраслевыми партнерами.

 

Преподаватели и студенты Khoury College проводят эффективную работу по различным дисциплинам. Благодаря широкому спектру областей исследований мы каждый день решаем новые проблемы в области технологий.

 

Наши институты и исследовательские центры объединяют ведущих академических, отраслевых и государственных партнеров для использования вычислительной мощности.

 

Исследовательские проекты, разработанные и проводимые профессорско-преподавательским составом Khoury College мирового уровня, вовлекают студентов и других исследователей в получение новых знаний.

 

Исследовательские лаборатории и группы сосредотачиваются на ряде проблем в определенном контексте, поощряя исследования и сотрудничество.

 

Эта новая инициатива направлена ​​на устранение рисков для конфиденциальности и личных данных с помощью коллективных усилий на низовом уровне с упором на прозрачность и подотчетность.

 

Современное оборудование, бесшовные системы и инновационные лаборатории и пространства позволяют нашим преподавателям и студентам проводить передовые исследования.

 

9Колледж 0002 Khoury гордится нашим совместным инклюзивным сообществом. Каждый день мы стремимся создавать программы, которые приветствуют самых разных студентов в CS.

 

Более 20 компьютерных клубов в колледже Хури и Северо-Восточном колледже предлагают что-то для каждого студента. Мы всегда рады новым членам на каждом уровне.

 

Учащиеся учатся в современных классах, конференц-залах для совместной работы, а также в ультрасовременных лабораториях и исследовательских центрах.

 

Сети обеспечивают безопасную и бесперебойную работу кода, современное и надежное оборудование, а наша квалифицированная системная команда управляет поддержкой и обновлениями.

 

Заинтригован Колледжем Хури и северо-восточным университетом? Начните здесь, чтобы увидеть общую картину: академические науки, экспериментальное обучение, студенческая жизнь и многое другое.

 

Готовы сделать следующий шаг в технической карьере? Наши магистерские программы сочетают в себе академическую строгость, исследовательское превосходство и значимые экспериментальные возможности.

 

Добро пожаловать в магистерскую программу Align, предназначенную для людей, готовых добавить информатику (CS) в свой набор навыков или переключиться на совершенно новую карьеру в области технологий.

 

Будучи аспирантом Хури, вы погрузитесь в строгую учебную программу, будете сотрудничать с известными преподавателями и окажете влияние в выбранной вами области исследований.

 

Где бы вы ни находились на пути бакалавриата в Хури, у нас есть консультанты, ресурсы и возможности, которые помогут вам добиться успеха и сделать информатику доступной для всех.