MATLAB小函数:计算Metropolis-Hastings Weights
作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
问题:已经得到一个无向连通图,知道各个节点之间的连接情况,求节点之间的Metropolis-Hastings权重。
前提:用MATLAB实例:构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity)中的函数构造得到网络连接图,并得到Network.mat。
1. 网络连接图
网络连接情况如下:
2. Metropolis-Hastings Weights
3. Metropolis_Weights.m
function W = Metropolis_Weights(Network)
% Author: kailugaji
% 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
NodeNum= Network.Conf.NodeNumber; %节点个数
W=zeros(NodeNum, NodeNum);
s=0;
for i=1:NodeNum
K=length(Network.Nodes.neighbors{i});
% i=j
for k=1:K
index=Network.Nodes.neighbors{i}(k);
s=s+1./(max(K,length(Network.Nodes.neighbors{index}))+1);
end
W(i, i)=1-s;
s=0;
% i~=j
for j=1:NodeNum
if (sum(Network.Nodes.neighbors{i}==j)==1) && (i~=j)
W(i, j)=1./(max(K,length(Network.Nodes.neighbors{j}))+1);
elseif (sum(Network.Nodes.neighbors{i}==j)==0) && (i~=j)
W(i, j)=0;
end
end
end
4. 结果
>> load('Network_1.mat')
>> format short
>> W = Metropolis_Weights(Network)
W =
0.5083 0 0 0 0 0 0 0.1667 0.2000 0.1250
0 0.8000 0 0 0.2000 0 0 0 0 0
0 0 0.4750 0.1250 0.2000 0.2000 0 0 0 0
0 0 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250
0 0.2000 0.2000 0.1250 0.3500 0 0 0 0 0.1250
0 0 0.2000 0.1250 0 0.3500 0.2000 0 0 0.1250
0 0 0 0.1250 0 0.2000 0.3833 0.1667 0 0.1250
0.1667 0 0 0.1250 0 0 0.1667 0.2500 0.1667 0.1250
0.2000 0 0 0.1250 0 0 0 0.1667 0.3833 0.1250
0.1250 0 0 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250
拓展:实际上得到的Metropolis-Hastings权重是一个对称双随机矩阵,即:
双随机矩阵(doubly stochastic matrix):元素属于[0,1],行和为1,且列和为1。
参考:
[1] 构造n阶对称双随机矩阵MATLAB实例:对称双随机矩阵
[2] 几种双随机权重矩阵的设计:S. Silva Pereira, “Distributed consensus algorithms for wireless sensor networks: convergence analysis and optimization,” Tesi doctoral, UPC, Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions, 2012.中的3.4.1节: Review of Common Weight Matrix Designs