PhysRevE.106.034315.pdf
时间: 2023-12-06 09:34:27 浏览: 19
1. 该研究提出了一种通用框架,可以从离散或连续动力学数据中重建复杂网络和节点动态。
2. 该框架的架构包括自动化交互和动态发现。
3. 通过调整候选θ·i的参数来获得模型的最佳性能。
4. 该框架可以避免在优化过程中陷入局部最小值。
5. 该研究还介绍了节点动态模拟的方法。
6. 该研究的作者来自北京师范大学和南京大学。
相关问题
MF-DCCA R语言
嗨!如果你正在寻找在 R 语言中实现 MF-DCCA(Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis)算法的代码,我可以给你一些相关的资源。
你可以在以下链接找到一个名为 "mfdfa" 的 R 包,它提供了一些函数来执行 MF-DCCA 分析:https://cran.r-project.org/web/packages/mfdfa/index.html
此外,你还可以参考一些 R 语言中实现 MF-DCCA 的相关论文和案例研究,例如:
1. "Multifractal detrended cross-correlation analysis for nonstationary time series with intermittent fluctuations":https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.81.031101
2. "Multifractal detrended cross-correlation analysis of non-stationary time series":https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437111009409
这些资源应该能够帮助你开始在 R 中实现 MF-DCCA 分析。希望对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。