igraph是一个用于复杂网络分析和图论的软件包,强调效率,可移植性和易用性.igraph可以用R,Python,Mathematica和C/C++编程.
作者:Gábor Csárdi,Tamás Nepusz,Szabolcs Horvát,Vincent Traag,Fabio Zanini
胡耀芳;王万杰;Yu,Yi:超越完全重叠Erdős-Rényi随机图的图匹配(2022)
伊卡,芭芭拉;加布罗夫谢克,博斯詹;波夫,珍妮兹;Žerovnik,Janez:聚类作为着色的双重问题(2022)
马努亚,科蒂亚尔;库马尔,桑托什;Sukumar,N.:使用图测度和随机矩阵理论研究化学空间网络(2022)
马里诺,玛丽亚·弗朗西斯卡;Pandolfi,Silvia:随机块模型的混合最大似然推断(2022)
罗伊,阿尔卡普拉瓦;Ghosal,Subhashis:大图上函数观测的最优贝叶斯平滑(2022)
殷思源;胡艳梅;任玉春:基于GPU的节点中心度并行计算(2022)
于,汉;Hageman Blair,Rachael:用于乳腺癌的属性网络的可扩展模块检测(2022)
朱开伦;多洛塔,库罗维卡:规则的藤蔓植物,具有强烈的弦乐模式(有条件的)独立性(2022年)
安图内斯,纳尔逊;巴米德,香卡;郭天健;皮皮拉斯,弗拉达斯;Wang,Bang:基于抽样的有向复杂网络度分布估计(2021)
阿罗约,杰斯;萨斯曼,丹尼尔L.;普里比,凯莉·E.;Lyzinski,Vince:误差观测网络中的最大似然估计和图匹配(2021)
Artur Karczmarczyk,Jarosław Jankowski,Jarosław Wątróbski:面向对象的网络感染模拟器(2021)不是zbMATH
Austen Bernardi,Jessica M.J.