power-law

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데이터에 지수 법칙 곡선을 맞추는 데 문제가 생겼습니다. 나는 두 개의 데이터 세트가 있습니다 bins1 및 numpy.linalg.lstsq를 사용하여 곡선 피팅에 bins2 bins1 역할을 잘 반면에 을 (그때 지수 법칙 방정식을 얻을 수 np.exp(coefs[0])*x**coefs[1]를 사용)를 bins2는 이상한 행동입니다 그리고 나쁜 R- 제

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매우 큰 데이터 집합에 대해 R에서 poweRlaw 패키지를 사용하는 방법은 무엇입니까?

내가하는 나는 R의 poweRlaw 패키지를 사용하고, 45 백만 행 벡터에 전원 법을 피팅하고 있습니다 : https://arxiv.org/pdf/1407.3492.pdf 과정의 가장 연산 집약적 인 부분이 함께 수행되는, 하한을 추정한다 estimate_xmin() 기능. 그것은 많은 시간을 필요로합니다. 코드 (w는 벡터이며 c_pl는 "연속 지수 법

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네트워크의 지수 분포에 적합한 입력

R을 사용하여 네트워크의 차수 분포가 스케일없는 특성을 갖는 지수 법칙처럼 동작하는지 테스트하고 싶습니다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 다른 방법으로이 작업을 수행하는 사람들을 읽었으며, 혼란스러운 점 중 하나는 모델에서 사용해야하는 입력입니다. 저는 예를 들어 바라바시가 강세를 '보완 누적 분포'인 도수 (see Advanced Topic 3.B of c

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매트랩 전원 법, 비 양의 값 오류

안녕 나는이 프로그램을 실행할 때 나는 매트랩의 맞춤 기능 그러나 fo = fit(log2(x(:)),log2(y(:)),'power1'); plot(fo,'g'), hold on 를 사용하여 내 데이터에 전력 모델에 맞게하기 위해 노력하고있어 나는 오류를 얻을 Error using fit>iFit (line 282) Cannot fit Powe

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powerlaw 파이썬 패키지 오류

현재 powerlaw 패키지의 powerlaw.Fit() 함수로 (양수) 데이터 세트를 맞추려고합니다. 내가하지만, 분명히 성공하지 않고,이 연령대에 무엇을 의미하는지 알아 내기 위해 노력했습니다 <powerlaw.Fit at 0x25eac6d3e80> : 그러나, 이렇게 매번 나는 다음과 같은 메시지를 얻을 수 있습니다. 내가 마주 봤는데 또 다른 문

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R의 지수 분포 및 멱 법칙 분포에 적합하고 더 나은 적합성 비교

나는 파워 법칙 분포 및 지수 분포에 맞춰 더 나은 적합성을 선택해야하는 네트워크를 가지고 있습니다. 반환 예컨대 벡터 결과 degree.distribution (data, mode = "all", cumulative = FALSE) : I는 차수 분포 데이터 패키지 degree.distribution 함수를 사용 igraph 자궁강 가지고 0.0000

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법칙 분포 피팅

샘플 크기가 약 500,000 인 데이터 샘플이 있습니다. 그러나 pl_rg <- conpl$new(a) estimate_xmin(pl_rg, xmax = 100) , 내가하려고 할 때 문제가 온다 : 나는 현재 R.에서 poweRlaw 패키지를 사용하여, 전원 법 분포 샘플을 맞게 노력하고 그래서이 그 말에 내 코드입니다 x<-estimate_xmi

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파이썬 파워 법칙은 ODR을 사용한 데이터의 상한 및 비대칭 오류에 적합합니다.

파이썬을 사용하여 거듭 제곱 법칙에 맞는 데이터를 얻으려고합니다. 문제는 내 포인트 중 일부가 상한선이며 피팅 루틴에 포함시키는 방법을 모른다는 것입니다. 데이터에서 y가 1 인 오류의 상한을 훨씬 더 작게 만들었습니다. 이 오류를 0으로 놓고 uplims 목록 생성기를 변경할 수 있지만 적합성은 끔찍합니다. 코드는 다음이 import numpy as np

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Boost Graph Library C++/Power Law

나는 정점 벡터에 대해 ID가 x &y 인 꼭지점 벡터를 가지고 있으며, 정점에 대한 거듭 제곱 법칙 그래프를 생성하려고합니다. Boost Library 그래프는 power law plod_iterator()을 제공하지만 어떻게하면이를 정점으로 생성 할 수 있습니까? 누구든지 도울 수 있니?

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그래프의 거듭 제곱 지수를 계산하는 방법

각 꼭지점에 대해도 및 차수가있는 유향 그래프가있는 경우 노드의 수와 함께도 및 도수를 플로팅하는 것은이 in/out-degree를 가지며, 이는 확률 법칙을 따르는 커브에서 분명합니다. 하지만 어떻게 낮은 지수의 전력을 찾을 수 있습니까? my_fit <- fit_power_law(degree(my_graph, mode = "all"), implement