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gephi，gephi的无向和有向是什么意思

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1，gephi的无向和有向是什么意思灭烛怜光满，披衣觉露滋 。ge不能改无cd 最起码我不会
2 ， 如何利用gephi显示地理位置信息1.打开Geocoding 经纬度查询软件，输入要查询的地址 。地址格式： 将过于详细或简单的地址更改至 省市区县街道 再重新解析，例如：北京市海淀区中关村南大街27号 。支持名胜古迹、标志性建筑物名称解析返回经纬度坐标我是来看评论的
3 ， gephi软件都能算出什么网络参数直接新建文件或打开Gephi文件，初次使用可以打开内置的例子 。也可以在菜单栏的“文件（F）”打开或新建文件 。Gephi支持gefx/GraphML/Pajek NET/GDF/GML/Tulip TLP/CSV/Compressed ZIP格式 。打开例子LesMiserable.gexf，有一个导入报告你说呢...【gephi，gephi的无向和有向是什么意思】
4，gephi的设计理念及gephi可视化需要什么样的数据Gephi 是一种开源软件，允许开发者去扩展和重复使用 。Gephi是在Netbeans平台上开发 ， 语言是JAVA，并且使用OpenGL作为它的可视化引擎 。依赖于它的APIs ， 开发者可以编写自己感兴趣的插件，创建新的功能 。Gephi： 免费跨平台网络分析软件是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件, 其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具 。可用作：探索性数据分析，链接分析 ， 社交网络分析，生物网络分析等 。Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，信息数据可视化利器 ， 其目标是成为 “数据可视化领域的 Photoshop” 。5，gephi中怎么表现强弱关系弱拍，这种节奏在音乐表现上有着很重要的效果和作用，而乐曲B中总体音量很低、ff、mp;强>，不一定非要弹成ff）;弱> ， 而”强“本身以及”弱“本身的具体音量都是不固定的，那么你这个重音只要弹得比p强就行 。还有什么疑问可以再问我，如果周围音都是p、一般化的强弱规律 ， 例如周围的音都是f;“这个符号叫重音记号，它的作用是表示出理想化 。例如、pp与你第一问中说的那六个词完全是一一对应的、p;中强> 。”强拍具体要用多大的力气去敲“你问出这个问题就说明你没理解这些力度术语的含义，于是强的地方可能也没强到哪去、mf 。至于强拍 。2，乐曲A中的”弱“也许会与乐曲B中的“强”差不多;中弱>，这都是很正常的事 ， 就和刚才说的强、弱拍与强 ， 乐曲A总体音量较强、f、弱联系起来 。”>很弱，那么你这个重音就要弹成ff、它们敲键力度大小关系是，所以可能弱的段落听起来也不是很弱，才需要把强拍 。比如我们熟悉的”切分节奏“就是打破节拍强弱规律的最典型的例子之一，你只要把”强“的音量弹得比”弱“的音量更大即可 ， 音乐中的强与弱都是相对的，但在实际乐曲演奏中完全不一定要按这种强弱关系去演奏 。只有在很有节奏感的曲子里，这样一来：很强>，能增强音乐的戏剧性，意思是这个音要弹得比周围的音都重一些（这个”重“同样是相对的 。例如，很多乐曲会出现强拍很弱、弱拍很强的情况，与它们是一回事、弱完全是两码事了——强拍和弱拍只是在研究节拍的节奏感时人为作出的一个假想的东西1回复:弱四四拍是强，稍强，弱 。四二是强，弱 。四三是强弱弱回复:节奏回复:节奏，音调，响度回复:四四拍是强，弱 ， 稍强 ， 弱 。四二是强 ， 弱 。四三是强弱弱，稍强弱弱回复:基本的强弱标记符号相信你应该认识而且知道怎么表现，如果没有强弱标记的话，那么就看拍号 。简单的比如：四二拍中 ， 以四分音符为一拍，每小节两拍，那么这两拍的强弱关系就应该是：强 弱，类推，三拍子的强弱关系是强弱弱，四拍子的强弱关系是强...回复:节奏，音调 ， 响度回复:拍子的强弱关系有时候并不是绝对的，碰到切分，或者是一些特殊处理的地方 而且音乐的强弱关系，并不只有拍子的强弱...乐节...乐句...乐段...都是需要注意的地方... 这不是三言两语说明一个方法能说清楚的，建议你先看一看基本的乐理书，了解节拍...搜一下：gephi中怎么表现强弱关系？搜一下：gephi中怎么表现强弱关系？6 ， 傅里叶级数的详细介绍一． 傅里叶级数的三角函数形式设f(t)为一非正弦周期函数 ， 其周期为T，频率和角频率分别为f , ω1 。由于工程实际中的非正弦周期函数 ， 一般都满足狄里赫利条件，所以可将它展开成傅里叶级数 。即其中A0/2称为直流分量或恒定分量；其余所有的项是具有不同振幅，不同初相角而频率成整数倍关系的一些正弦量 。A1cos(ω1t+ψ1)项称为一次谐波或基波，A1，ψ1分别为其振幅和初相角；A2cos(ω2t+ψ2)项的角频率为基波角频率ω1的2倍，称为二次谐波，A2，ψ2分别为其振幅和初相角；其余的项分别称为三次谐波，四次谐波等 。基波，三次谐波，五次谐波……统称为奇次谐波；二次谐波 ， 四次谐波……统称为偶次谐波；除恒定分量和基波外，其余各项统称为高次谐波 。式（10-2-1）说明一个非正弦周期函数可以表示一个直流分量与一系列不同频率的正弦量的叠加 。上式有可改写为如下形式 ， 即当A0 ， An, ψn求得后，代入式 (10-2-1) ， 即求得了非正弦周期函数f(t)的傅里叶级数展开式 。把非正弦周期函数f(t)展开成傅里叶级数也称为谐波分析 。工程实际中所遇到的非正弦周期函数大约有十余种，它们的傅里叶级数展开式前人都已作出，可从各种数学书籍中直接查用 。从式（10-2-3）中看出，将n换成(-n)后即可证明有a-n=anb-n=-bnA-n=Anψ-n=-ψn即an和An是离散变量n的偶函数，bn和ψn是n的奇函数 。二． 傅里叶级数的复指数形式将式（10-2-2）改写为可见 与 互为共轭复数 。代入式（10-2-4）有上式即为傅里叶级数的复指数形式 。下面对和上式的物理意义予以说明：由式（10-2-5）得的模和辐角分别为可见的模与幅角即分别为傅里叶级数第n次谐波的振幅An与初相角ψn，物理意义十分明确，故称为第n次谐波的复数振幅 。的求法如下：将式（10-2-3a,b）代入式（10-2-5）有上式即为从已知的f(t)求的公式 。这样我们即得到了一对相互的变换式（10-2-8）与（10-2-7），通常用下列符号表示，即即根据式（10-2-8）由已知的f(t)求得，再将所求得的代入式（10-2-7），即将f(t)展开成了复指数形式的傅立叶级数 。在（10-2-7）中 ， 由于离散变量n是从（-∞）取值，从而出现了负频率（-nω1） 。但实际工程中负频率是无意义的，负频率的出现只具有数学意义，负频率（-nω1）一定是与正频率nω1成对存在的，它们的和构成了一个频率为nω1的正弦分量 。即引入傅立叶级数复指数形式的好处有二：（1）复数振幅同时描述了第n次谐波的振幅An和初相角ψn；（2）为研究信号的频谱提供了途径和方便 。高等数学中的傅立叶级数傅立叶系数傅立叶系数包括系数 ，积分号和它的积分域 ， 以及里面的两个周期函数的乘积——其中一个是关于f的 ， 另一个是关于x的函数f(x),另一个则是和级数项n有关的三角函数值 。这个三角函数可以是正弦，也可以是余弦，因此傅立叶系数包括正弦系数和余弦系数 。其中当n=0时，余弦值为1，此时存在一个特殊的系数，它只与x有关 。正弦系数再成一个正弦，余弦再乘一个余弦，相加并且随n求和，再加上一半的  ， 就称为了这个特别的函数f(x)的傅立叶级数 。为什么它特别呢，我想因为这里只有它只限于一个周期函数而已，而级数的周期就是f(x)的周期，2。如果函数f(x)存在一个周期，但是不是2 了，而是关于y轴对称的任意一个范围，它还能写成傅立叶级数么？也可以的 。只要把傅立叶系数里的 换成l ， 并且把积分号里的三角函数中的n 下除一个l，同时把系数以外的那个n 底下也除一个l 。其他的都不动 。也可以认为，2 周期的傅立叶级数其实三角函数中x前面的系数应该是 ，其他的 （积分域和系数）应该是x，只不过这时所有的l都是 罢了 。前面提及了，周期或是积分域，是关于y轴的一个任意范围 。其实周期函数不用强调这个，但是为什么还要说呢？因为要特别强调一下定义域是满的 。有些函数的定义域不是满的 ， 是0到l，当然这样它有可能不是周期的 。这些函数能写成傅立叶级数么？同样可以 。而且，它的写法不再是正弦和余弦函数的累积 ， 而是单独的一个正弦函数或是余弦函数 。具体怎么写，就取决于怎么做 。因为域是一半的，所以自然而然想到把那一半补齐，f就成了周期函数 。补齐既可以补成奇函数也可以补成偶函数 。补成积函数，写成的级数只有正弦项，即 为0 。补成偶函数，写成的级数就只含有余弦项和第一项，即 为0 。而，傅立叶系数相比非积非偶的函数要大一倍 。其实 ， 如果不经延拓，上面那些对于奇偶函数同样使用 。在做题时，常常看到级数后面跟着一个系数还有一个正弦函数，然后后面给出了这个系数很复杂的一串式子，这时候就容易突然短路了 。但是如果再定睛一看 ， 会发现其实那个系数不过是一个有积分的傅立叶系数而已 。那么一大串 ， 应该看什么呢？应当先看积分域，一下就可以定出周期了 。第二步要明确级数和函数的关系即等价关系 。函数不但包含在级数中，而且函数本身也是和级数等价的 。但一般那个级数里的函数是一个摆设，不起什么作用　fourier series一种特殊的三角级数 。法国数学家j.-b.-j.傅里叶在研究偏微分方程的边值问题时提出 。从而极大地推动了偏微分方程理论的发展 。在中国，程民德最早系统研究多元三角级数与多元傅里叶级数 。他首先证明 傅里叶级数多元三角级数球形和的唯一性定理，并揭示了多元傅里叶级数的里斯 - 博赫纳球形平均的许多特性 。傅里叶级数曾极大地推动了偏微分方程理论的发展 。在数学物理以及工程中都具有重要的应用 。给定一个周期为t的函数x(t) ， 那么它可以表示为无穷级数：<math>x(t)=\sum _其中，<math>a_k</math>可以按下式计算： 傅里叶级数<math>a_k=\frac注意到<math>f_k(t)=e^傅里叶级数的收敛性：满足狄利赫里条件的周期函数表示成的傅里叶级数都收敛 。狄利赫里条件如下：在任何周期内 ， x(t)须绝对可积； 傅里叶级数在任一有限区间中，x(t)只能取有限个最大值或最小值；在任何有限区间上，x(t)只能有有限个第一类间断点 。吉布斯现象：在x(t)的不可导点上 ， 如果我们只取(1)式右边的无穷级数中的有限项作和x(t)，那么x(t)在这些点上会有起伏 。一个简单的例子是方波信号 。所谓的两个不同向量正交是指它们的内积为0，这也就意味着这两个向量之间没有任何相关性,例如，在三维欧氏空间中，互相垂直的向量之间是正交的 。事实上，正交是垂直在数学上的的一种抽象化和一般化 。一组n个互相正交的向量必然是线形无关的，所以必然可以张成一个n维空间 ， 也就是说，空间中的任何一个向量可以用它们来线形表出 。三角函数族的正交性用公式表示出来就是：<math>\int _奇函数<math>f_o(x)</math>可以表示为正弦级数，而偶函数<math>f_e(x)</math>则可以表示成余弦级数：<math>f_o(x) = \sum _傅里叶级数<math>f_e(x) = \frac傅里叶级数任何正交函数系<math>\<math>\int _那么级数<math>\sum _<math>c_n=\int _傅里叶级数事实上，无论（5）时是否收敛，我们总有：<math>\int _<math>\int _<math>\int _<math>\int _<math>\int _傅里叶级数Fourier series一种特殊的三角级数 。法国数学家J.-B.-J.傅里叶在研究偏微分方程的边值问题时提出 。从而极大地推动了偏微分方程理论的发展 。在中国，程民德最早系统研究多元三角级数与多元傅里叶级数 。他首先证明多元三角级数球形和的唯一性定理，并揭示了多元傅里叶级数的里斯 - 博赫纳球形平均的许多特性 。傅里叶级数曾极大地推动了偏微分方程理论的发展 。在数学物理以及工程中都具有重要的应用 。============================================================================================================傅里叶级数的公式给定一个周期为T的函数x(t)，那么它可以表示为无穷级数：<math>x(t)=\sum _其中，<math>a_k</math>可以按下式计算：<math>a_k=\frac注意到<math>f_k(t)=e^傅里叶级数的收敛性傅里叶级数的收敛性：满足狄利赫里条件的周期函数表示成的傅里叶级数都收敛 。狄利赫里条件如下：在任何周期内，x(t)须绝对可积；在任一有限区间中，x(t)只能取有限个最大值或最小值；在任何有限区间上，x(t)只能有有限个第一类间断点 。吉布斯现象：在x(t)的不可导点上，如果我们只取(1)式右边的无穷级数中的有限项作和X(t)，那么X(t)在这些点上会有起伏 。一个简单的例子是方波信号 。三角函数族的正交性所谓的两个不同向量正交是指它们的内积为0，这也就意味着这两个向量之间没有任何相关性,例如，在三维欧氏空间中，互相垂直的向量之间是正交的 。事实上，正交是垂直在数学上的的一种抽象化和一般化 。一组n个互相正交的向量必然是线形无关的，所以必然可以张成一个n维空间 ， 也就是说，空间中的任何一个向量可以用它们来线形表出 。三角函数族的正交性用公式表示出来就是：<math>\int _<math>\int _<math>\int _<math>\int _<math>\int _奇函数和偶函数奇函数<math>f_o(x)</math>可以表示为正弦级数，而偶函数<math>f_e(x)</math>则可以表示成余弦级数：<math>f_o(x) = \sum _<math>f_e(x) = \frac广义傅里叶级数任何正交函数系<math>\<math>\int _那么级数<math>\sum _<math>c_n=\int _事实上，无论（5）时是否收敛，我们总有：<math>\int _{a}^{b}f^2(x)\,dx \ge \sum _{k=1}^{\infty}c^_{k}</math>成立 ， 这称作贝塞尔(Bessel)不等式 。此外，式（6）是很容易由正交性推出的 ， 因为对于任意的单位正交基<math>\{e_i\}^{N}_{i=1}</math> ， 向量x在<math>e_i</math>上的投影总为<math><x,e_i></math>。

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