Coincidence complex networks (2022)
- Autor:
- Autor USP: COSTA, LUCIANO DA FONTOURA - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1088/2632-072X/ac54c3
- Subjects: REDES COMPLEXAS; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Clustering; Complex networks; Data analysis; Similarity indices
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Physics: Complexity
- ISSN: 2632-072X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, Mar. 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
COSTA, Luciano da Fontoura. Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3. Acesso em: 13 jan. 2026. -
APA
Costa, L. da F. (2022). Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 1), 015012-1-015012-18. doi:10.1088/2632-072X/ac54c3 -
NLM
Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2026 jan. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3 -
Vancouver
Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2026 jan. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3 - Neuroinformatics
- Journal of the Brazilian Computer Society
- Neuroinformatics
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- Biological Theory
- Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry
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- Biological Theory
- Entropy and heterogeneity measures for directed graphs
- Métodos estatísticos para diminuir a degenerescência de medidas em redes complexas
Informações sobre o DOI: 10.1088/2632-072X/ac54c3 (Fonte: oaDOI API)
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