A fast algorithm to approximate the spectral density of locally tree-like networks with assortativity (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: FUJITA, ANDRÉ - IME ; GUZMÁN, GROVER ENRIQUE CASTRO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1093/comnet/cnad005
- Subjects: GRAFOS ALEATÓRIOS; TEORIA ESPECTRAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Complex Networks
- ISSN: 2051-1329
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 2, p. 1-15, 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
GUZMAN, Grover Enrique Castro e FUJITA, André. A fast algorithm to approximate the spectral density of locally tree-like networks with assortativity. Journal of Complex Networks, v. 11, n. 2, p. 1-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad005. Acesso em: 05 jun. 2024. -
APA
Guzman, G. E. C., & Fujita, A. (2023). A fast algorithm to approximate the spectral density of locally tree-like networks with assortativity. Journal of Complex Networks, 11( 2), 1-15. doi:10.1093/comnet/cnad005 -
NLM
Guzman GEC, Fujita A. A fast algorithm to approximate the spectral density of locally tree-like networks with assortativity [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 2): 1-15.[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad005 -
Vancouver
Guzman GEC, Fujita A. A fast algorithm to approximate the spectral density of locally tree-like networks with assortativity [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 2): 1-15.[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad005 - Convolution-based linear discriminant analysis for functional data classification
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Informações sobre o DOI: 10.1093/comnet/cnad005 (Fonte: oaDOI API)
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