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Extraction algorithm for optimal coarse-grained networks on complex networks

机译:复杂网络上最佳粗粒网络的提取算法

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摘要

Coarse-graining of complex networks is a hot topic in network science. Coarse-grained networks are required to preserve the topological information or dynamic properties of the original network. Some effective coarse-graining methods have been proposed, while an urgent problem is how to obtain coarse-grained network with optimal scale. In this paper, we propose an extraction algorithm (EA) for optimal coarse-grained networks. Numerical simulation for EA on four kinds of networks and performing Kuramoto model on optimal coarse-grained networks, we find our algorithm can effectively obtain the optimal coarse-grained network.
机译:复杂网络的粗粒是网络科学的热门话题。 需要粗粒网络以保留原始网络的拓扑信息或动态属性。 已经提出了一些有效的粗晶体方法,而紧急问题是如何以最佳规模获得粗粒网络。 在本文中,我们提出了一种用于最佳粗粒网络的提取算法(EA)。 EA在四种网络上的数值模拟和在最佳粗粒网络上执行Kuramoto模型,我们发现我们的算法可以有效地获得最佳粗粒网络。

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