一周 AI 提示词合集

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一周 AI 提示词合集

1. 概念解释

请面向跨专业硕士新生解释【概念】。

按以下结构回答：

1. 一句话定义；

2. 解决什么问题；

3. 典型场景；

4. 和复杂网络/极值的关系；

5. 交流时可以怎么说；

6. 可以追问老师的问题。

2. 公式推导

我正在学习复杂网络中的幂律尾部和最大度数。

请从直觉出发推导：

如果 P(D > x) approx x^{-(tau-1)}，

为什么 n 个节点中的最大度数量级是 n^{1/(tau-1)}。

要求先用文字解释，再写公式，每一步说明变量含义。

3. notebook 解释

下面是我运行 notebook 得到的输出：【粘贴输出】。

请帮我解释：

1. 这个结果说明了什么；

2. 它和 power-law tail / maximum degree 有什么关系；

3. 哪一句可以写进课程报告；

4. 这个模拟有什么局限。

4. 口头汇报训练

请帮我把下面内容改成 2 分钟课堂汇报：

主题：为什么真实复杂网络需要极值视角。

必须包含 degree distribution, power law, hub, ER graph, Poisson degree。

表达要专业但不要太难，适合跨专业硕士新生。

5. 自测问答

请用苏格拉底式问答考我 RGCN 第一周内容。

范围包括 graph, degree, degree distribution, power law, scale-free, small-world, giant component, ER graph。

每次只问一个问题。等我回答后，再指出问题并给更专业的表达。