无标度网络matlab建模
无标度网络模型构造
课题：无标度网络模型构造姓名赵训学号201026811130班级实验班1001一、源起无标度网络（或称无尺度网络）的概念是随着对复杂网络的研究而出现的。
“网络”其实就是数学中图论研究的图，由一群顶点以及它们之间所连的边构成。
在网络理论中则换一套说法，用“节点”代替“顶点”，用“连结”代替“边”。
复杂网络的概念，是用来描述由大量节点以及这些节点之间错综复杂的联系所构成的网络。
这样的网络会出现在简单网络中没有的特殊拓扑特性。
自二十世纪60年代开始，对复杂网络的研究主要集中在随机网络上。
随机网络，又称随机图，是指通过随机过程制造出的复杂网络。
最典型的随机网络是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·雷尼提出的ER模型。
ER模型是基于一种“自然”的构造方法：假设有个节点，并假设每对节点之间相连的可能性都是常数。
这样构造出的网络就是ER模型网络。
科学家们最初使用这种模型来解释现实生活中的网络。
ER模型随机网络有一个重要特性，就是虽然节点之间的连接是随机形成的，但最后产生的网络的度分布是高度平等的。
度分布是指节点的度的分布情况。
在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。
在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布。
在一般的随机网络（如ER模型）中，大部分的节点的度都集中在某个特殊值附近，成钟形的泊松分布规律（见下图）。
偏离这个特定值的概率呈指数性下降，远大于或远小于这个值的可能都是微乎其微的，就如一座城市中成年居民的身高大致的分布一样。
然而在1998年，Albert-László Barab ási、Réka Albert等人合作进行一项描绘万维网的研究时，发现通过超链接与网页、文件所构成的万维网网络并不是如一般的随机网络一样，有着均匀的度分布。
他们发现，万维网是由少数高连接性的页面串联起来的。
绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超链接，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的链接，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。
如何使用MATLAB进行网络分析与建模
如何使用MATLAB进行网络分析与建模网络分析与建模是数据科学领域中的重要研究方法之一，它涉及到了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域。
而在现代信息爆炸的时代，网络数据的规模和复杂性不断增加，对于分析和建模工具的要求也越来越高。
MATLAB作为一个强大的数学计算软件，提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行网络分析与建模。
本文将介绍如何使用MATLAB进行网络分析与建模。
第一部分：网络分析基础网络分析是研究网络结构、功能和演化规律的一种方法。
在网络分析中，我们通常需要描述网络的拓扑结构、节点与边的关系、节点的属性等信息。
而MATLAB提供了一些常用的工具和函数，可以方便地进行网络分析。
首先，我们需要将网络数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持导入各种格式的网络数据，如邻接矩阵、边列表、节点属性等。
使用MATLAB的数据导入和读取函数，我们可以将网络数据转换成MATLAB中的矩阵或表格，方便后续的分析和建模。
其次，我们可以使用MATLAB提供的函数和工具来计算网络的基本属性，如网络的度分布、聚类系数、平均路径长度等。
这些属性可以帮助我们了解网络的结构和功能，并进行比较和分类。
MATLAB还提供了可视化工具，可以直观地展示网络的拓扑结构和属性分布。
第二部分：网络建模与预测网络建模是研究网络演化和行为规律的关键内容。
借助MATLAB的数学建模和机器学习工具，我们可以构建各种网络模型，并使用这些模型来预测网络的演化和行为。
常用的网络建模方法包括随机网络模型、小世界网络模型、无标度网络模型等。
我们可以使用MATLAB的随机数生成函数和图论工具，生成各种类型的网络模型，并进行参数调节和性能评估。
此外，MATLAB还提供了机器学习和深度学习工具箱，可以用于网络模型的训练和预测。
网络预测是网络分析与建模的重要应用之一。
通过分析网络的演化规律和行为模式，我们可以预测网络的未来走向和趋势。
MATLAB提供了一些预测模型和函数，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。
matlab数学建模100例
matlab数学建模100例Matlab是一种强大的数学建模工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。
在这篇文章中，我们将介绍100个使用Matlab进行数学建模的例子，帮助读者更好地理解和应用这个工具。
1. 线性回归模型：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合直线。
2. 多项式拟合：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合多项式。
3. 非线性回归模型：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合曲线。
4. 插值模型：使用Matlab根据已知数据点，估计未知数据点的值。
5. 数值积分：使用Matlab计算函数的定积分。
6. 微分方程求解：使用Matlab求解常微分方程。
7. 矩阵运算：使用Matlab进行矩阵的加减乘除运算。
8. 线性规划：使用Matlab求解线性规划问题。
9. 非线性规划：使用Matlab求解非线性规划问题。
10. 整数规划：使用Matlab求解整数规划问题。
11. 图论问题：使用Matlab解决图论问题，如最短路径、最小生成树等。
12. 网络流问题：使用Matlab解决网络流问题，如最大流、最小费用流等。
13. 动态规划：使用Matlab解决动态规划问题。
14. 遗传算法：使用Matlab实现遗传算法，求解优化问题。
15. 神经网络：使用Matlab实现神经网络，进行模式识别和预测等任务。
16. 支持向量机：使用Matlab实现支持向量机，进行分类和回归等任务。
17. 聚类分析：使用Matlab进行聚类分析，将数据点分成不同的类别。
18. 主成分分析：使用Matlab进行主成分分析，降低数据的维度。
19. 时间序列分析：使用Matlab进行时间序列分析，预测未来的趋势。
20. 图像处理：使用Matlab对图像进行处理，如滤波、边缘检测等。
21. 信号处理：使用Matlab对信号进行处理，如滤波、频谱分析等。
22. 控制系统设计：使用Matlab设计控制系统，如PID控制器等。
Matlab中的网络分析与复杂系统建模
Matlab中的网络分析与复杂系统建模随着科技的进步和数据的爆炸性增长，网络分析和复杂系统建模成为了解决现实世界问题的有力工具。
Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以应用于网络分析和复杂系统建模领域。
本文将探讨Matlab在这两个领域的应用。
一、网络分析网络分析是研究网络结构和节点之间关系的领域。
在现实生活中，许多复杂的系统可以被抽象成网络，如社交网络、互联网、蛋白质相互作用网络等。
Matlab为网络分析提供了丰富的函数库，可以进行网络的建模、分析和可视化。
首先，Matlab提供了一些常用的网络模型生成函数，如随机图模型、小世界网络模型和无标度网络模型。
这些函数可以根据用户的需求生成具有特定结构的网络，从而帮助用户更好地理解和研究网络的特性和行为。
其次，Matlab提供了一些网络分析的基本函数，如节点度分布、网络直径、平均最短路径等。
这些函数可以帮助用户对网络进行定量分析，了解网络的全局特征和局部特征，比如网络的连通性、紧密度和集聚系数等。
此外，Matlab还支持网络的可视化，用户可以通过绘制网络图来展示网络的结构和关系。
除了基本的网络分析函数，Matlab还提供了一些高级的网络分析工具，如社区检测、节点重要性度量和网络动力学模拟。
社区检测可以将网络分割成不同的子图，每个子图代表一个社区，帮助用户理解网络中的组织结构和功能模块；节点重要性度量可以评估网络中节点的重要程度，从而帮助用户找到关键节点和中心节点；网络动力学模拟可以模拟网络的演化和传播过程，帮助用户研究网络的时序性和动态性。
二、复杂系统建模复杂系统建模是研究复杂系统行为和性质的领域。
复杂系统往往由大量的相互作用的组件组成，如天气系统、金融市场和生态系统等。
Matlab作为一种数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以用于构建和分析复杂系统的数学模型。
在复杂系统建模中，Matlab可以用于构建系统的数学模型，包括微分方程、差分方程和代数方程等。
MATLAB中的神经网络模型构建与训练
MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型，其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。
在MATLAB中，我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。
本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。
一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重被加权后，经过激活函数激活输出。
神经网络可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，而输出层给出最终结果。
二、神经网络构建在MATLAB中，可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。
首先，我们需要确定网络结构，包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。
接下来，我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。
```matlabnet = network;```然后，我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数，如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。
```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中，我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络，其输入和输出分别为1个。
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析引言：神经科学是一门研究大脑和神经系统的学科，它试图理解神经元如何工作以及它们之间的连接方式。
近年来，随着计算机和数据分析技术的快速发展，研究人员开始借助计算机编程和数据处理工具进行神经科学研究，并获得了许多重要的发现。
在这篇文章中，我们将重点讨论利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析的方法和技术。
一、Matlab在神经科学中的应用Matlab是一种流行的科学计算和数据分析软件，它提供了丰富的工具和函数，方便研究人员进行各种科学实验和数据分析。
在神经科学研究中，Matlab被广泛应用于数据处理、模型建立和可视化等方面。
1. 数据处理神经科学研究中经常需要处理大量的数据，包括脑电图（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）和神经元活动记录等。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，方便研究人员处理和分析这些数据。
例如，可以使用Matlab对脑电图数据进行预处理，包括信号滤波、通道去噪和伪迹去除等，以提取有用的信息。
2. 模型建立神经科学研究中常常需要建立数学模型来描述和解释神经系统的工作原理。
Matlab提供了强大的数学建模和仿真功能，可以方便地构建和调整神经网络模型、神经元活动模型等。
研究人员可以使用Matlab进行模型参数估计、模拟实验和模型验证，以帮助理解大脑的工作机制。
3. 可视化Matlab提供了丰富的绘图和可视化函数，可以用于展示和呈现神经科学研究的结果。
研究人员可以使用Matlab绘制脑电图图谱、大脑活动热力图、神经网络拓扑图等，以便更直观地展示研究结果。
二、大脑连接分析大脑是一个复杂的网络系统，其中包含数以亿计的神经元和神经元之间的连接。
大脑连接分析旨在揭示不同脑区之间的连接方式，以及这些连接对大脑功能和疾病的影响。
利用Matlab进行大脑连接分析主要包括以下几个方面。
1. 脑电图和功能磁共振成像数据的预处理脑电图和功能磁共振成像是常用的大脑连接分析技术。
使用Matlab进行数据模型建立的方法
使用Matlab进行数据模型建立的方法引言：数据模型是对现实世界中特定事物或过程的简化和抽象。
在各个领域中，数据模型的建立对研究和应用具有重要的意义。
本文将介绍使用Matlab进行数据模型建立的方法，包括数据预处理、特征选择、模型选择和评估等方面。
一、数据预处理数据预处理是数据建模过程中非常重要的一步，它可以排除异常值、缺失值和重复值等不合理数据，提高模型的准确性。
在Matlab中，可以通过以下几个步骤进行数据预处理。
1.数据清洗：对数据集中的异常值进行检测和修正。
可以使用Matlab内置的函数，如isoutlier和fillmissing，来判断和处理异常值。
2.数据缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以使用插补方法进行填充。
Matlab提供了多种插补方法，如线性插值、多重插补等。
3.数据标准化：对于不同量纲的特征，需要对其进行标准化处理。
Matlab提供了zscore函数可以实现标准化操作，将变量转化为标准正态分布。
二、特征选择特征选择是从原始数据中选择出最有意义和最相关的特征，以提高模型的精确度和解释性。
在Matlab中，可以使用以下方法进行特征选择。
1.过滤方法：通过统计学指标和相关性分析，筛选出与目标变量相关性较高的特征。
在Matlab中，可以使用相关性系数、卡方检验等方法进行特征选择。
2.包裹方法：基于模型的特征选择方法，通过建立模型不断迭代，选择最佳特征子集。
Matlab提供了函数，如sequentialfs和ga，来实现特征选择。
3.嵌入方法：将特征选择过程嵌入到模型训练中，在训练过程中对特征进行选择。
Matlab中，可以使用Lasso、Ridge回归等方法进行特征嵌入。
三、模型选择在数据模型建立过程中，选择合适的模型是至关重要的。
Matlab提供了丰富的统计学和机器学习模型，可以根据实际问题选择适合的模型。
1.线性回归模型：适用于线性关系建模，通过最小二乘法估计模型参数。
Matlab提供了线性回归模型拟合函数lmfit，可以方便地进行线性回归分析。
数据建模常规方法的Matlab实现(实例)
MATLAB(liti21)
3）运算结果为： f =0.0043 0.0051 0.0056 0.0059
0.0062 0.0062 0.0063 0.0063 x = 0.0063 -0.0034 0.2542
0.0061 0.0063
4）结论：a=0.0063, b=-0.0034, k=0.2542
的。
1. lsqcurvefit
已知数据点： xdata=（xdata1,xdata2,…,xdatan）,
ydata=（ydata1,ydata2,…,ydatan） lsqcurvefit用以求含参量x（向量）的向量值函数
F(x,xdata)=（F（x,xdata1）,…,F（x，xdatan））T 中的参变量x(向量),使得
6 0.28 15
-0.02
解：(1)画出散点图： x=[0;0.4;1.2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6; 14.4;15]; y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;0.15;-0.071;0.059;0.08;0.032;-0.015;-0.02]; plot(x,y,'r*')
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复杂系统无标度网络研究与建模XXX南京信息工程大学XXXX系，南京210044摘要：21世纪是复杂性的世界，基于还原论的世界观与方法论已经无法满足当前人们对作为一个整体系统的自然界和人类社会的认识和研究，利用系统科学的方法对科学重新审视已近变为迫切的需要。
现实生活中众多复杂网络都具有无标度性，这种无标度网络的增长性和择优连接性很好的解释了富者越富的“马太效应”。
对无标度网络的深入研究，让人们深刻的认识到其在Internet、地震网、病毒传播和社会财富分布网中的理论与现实意义。
本文通过对复杂网络中的无标度网络的分析与研究，介绍了无标度网络区别于一般随机网络的特性与现实意义，并利用了Matlab生成了一个无标度网络。
关键词：无标度网络，幂律特性，模型建立1引言任何一种网络都可以看作是由一些节点按某种方式连接在一起而构成的一个系统，曾经关于网络结构的研究常常着眼于包含几十个到几百个节点的网络，而近几年关于复杂网络的研究中则常常可以见上万个节点的网络，网络规模尺度上的改变也促使网络分析方法做相应的改变，而复杂网络是近年来随着网络规模、理论和计算机技术的飞速发展而出现的一个新的研究方向。
它的出现不仅顺应了现代科技的发展趋势，而且反映了在以信息科学为支柱的新世纪中，各学科理论及应用交叉、渗透和融合的发展趋势[1]。
复杂系统主要研究其个体之间相互作用所产生的系统的整体性质与行为“复杂系统的复杂性体现在系统的整体性质与行为往往不是系统各个个体的状态的简单综合”因此，复杂系统的研究不能采用还原论的方法，而要从整体上进行研究。
在对复杂系统的研究中，美国物理学家Barabasi和Albert通过对万维网的研究，发现万维网中网页连接的度分布服从幂律分布，而万维网中少数网页(Hub点)具有非常大的连接，大多数网页的连接数甚小Barabasi等把度分布为幂律分布(Power law)的复杂网络称为无标度网络（scale-free net）[2]。
经过众多的科研工作者的努力，已经证实了现实世界中无论是自然界还是人类社会都广泛的存在着具有度分布符合幂律分布的无标度网络，如生物网络、Internet网、WWW网、演员合作网、科学研究合作网、财富分布网、地震网、电站供电网、科技引文网和病毒传播网等。
Newman将这些复杂网络粗略地分成四类:社会网络、信息网络、技术网络和生物网络[3]。
2无标度网络2.1无标度网络简介传统的随机网络[4](如ER模型)，尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。
连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减，故随机网络亦称指数网络。
在科学界，这种方法主导了半个世纪。
但这种方法是静态的，对于普遍存在的动态的演化系统所显示的重要特性，如“马太效应”(即“富者愈富”现象)不能进行分析研究。
1998年，Barabasi等开展一项对万维网进行描绘的研究工作。
他们原本以为会发现一个满足泊松分布的随机网络钟形图，但结果出乎他们的意外：万维网基本上是由少数高连通性的页面串连起来的，80%以上页面的连接数不到4个，而占节点总数不到万分之一的极少数节点，却和1000个以上的节点连接。
随机网络具有特征意义的多数节点大致相同的连接数——“平均数”不见了。
于是他们把这种度分布范围很大的的网络称为“无标度网络”。
他们在计算恰好拥有k个连接的万维网页面的数目时，发现网页的连接分布遵循“幂次定律”，即：任何节点与其他k个节点相连接的概率正比于k-λ（P（k）∝k-λ）。
他们还发现万维网具有“小世界”效应，即在网络中任选两个网页，从一个网页平均点击19次就可找到另一个网页。
经过更多的实证研究发现大量复杂系统，诸如互联网、细胞代谢系统、以及好莱坞的演员合演网络，都存在这种少数但高连通的节点，遵循“幂次定律”。
这种节点可称为“集散节点”(Hub，hub-node)。
许多不同的复杂系统，其网络结构，都是无标度网络，都是由少数集散节点主控的系统[5]。
2.2无标度网络的特性随着国内外对无标度网络研究的扩展，科学家们发现越来越对的网络具有无标度性，并且这些不同领域的各式网络不仅遵循“幂次定律”，而且还有一个普遍的共同点:幂次定律中k-λ项中的幂指数λ值，通常介于2-3之间。
见表1[5]。
表1.各种网络的度分布幂指数网络规模（节点数）聚类系数平均直径长途连接度分布的负幂指数互联网域层327110.24 3.56 2.1万维网1531270.11 3.1 2.1电话线路3290.34 3.17 2.5电影演员合演2252260.79 3.65 2.3数学家合作709750.599.50 2.51010110210310-710-610-510-410-310-210-1图1幂律分布对于为什么无标度网络会遵循幂律分布，Baralasi和Albert进一步分析了无标度网络遵循幂次定律的原因，和为什么随机网络理论不能解释集散节点的存在。
他们认为随机模型(如RE模型)未能反映现实网络的两个重要特征：1)增长性，即现实网络是由持续不断地向网络加入新的节点演化而成。
2)择优连接性，现实网络中，并非所有的节点都是平等[6]的。
例如万维网，在选择将网页连接到何处时，人们可以从数十亿网站中进行选择。
可是我们大部分人跟多的是只对Sina、Sohu或者Yahoo！比较了解。
这一小部分中往往包含那些拥有较多连接的网站，只要连接到这些站点，就等于造就或加强了对它们的偏好。
分中往往包含那些拥有较多连接的网站，只要连接到这些站点，就等于造就或加强了对它们的偏好。
这种“择优连接”的过程，也发生在其他网络中。
在好莱坞，连接关系较多的影星更容易受到新秀们的重视。
而在互联网上，那些连接较多的路由器通常还拥有更大的带宽，因而新用户就更倾向于连接到这些路由器上。
增长和择优连接这两种机制，有助于解释集散节点的存在：当新节点出现时，它们更倾向于连接到已经有较多连接的节点，随着时间的推进，这些节点就拥有比其他节点更多的连接数目。
这也就解释了“富者愈富”的过程。
而在随机网络中是不可能出现集散节点的。
无标度网络具有一些重要的特性值得系统科学界高度重视。
如具有的稳健性和脆弱性，不但对说明系统进化的机理有重要的理论意义，而且在系统工程的应用方面也具有重要的实际价值。
在随机网络中，若有较大部分的节点被攻击，随机网络必然溃散成彼此孤立存在的小型孤岛。
但无标度网络经过模拟，情况却和随机网络截然不同，例如：即使从互联网路由器中随机选择的失效节点比例高达80%，剩余的路由器还是能组成一个完整的集群以及任意两个节点间存在通路。
要打击细胞内的蛋白质交互网络也同样困难，即使在细胞内随机制造较高比例的突变，那些没有改变的蛋白质还是会正常地继续合作。
无标度网络[7]对意外故障具有的这种惊人的稳健性，其本质源于这些网络的非同质拓扑结构。
由于绝大部分的节点是非集散节点，因而，按大体上是等概率的随机去除方式，所破坏的主要是非集散节点。
与几乎连接所有节点的集散节点相比，那些非集散节点只拥有少量的连接，因而去除它们不会对网络拓扑结构产生重大的影响。
但是，如遭遇针对集散节点的蓄意攻击时，网络可能不堪一击。
通过一系列的模拟，发现只要去除少数几个主要集散节点，就可导致互联网溃散成孤立无援的小群路由器。
类似地，对酵母的实验也显示，去除那些高连接性的蛋白质，比去除其他节点更容易导致酵母菌死亡。
这些高连接性的蛋白质(集散节点)是决定性的，一旦发生使它们无法运作的突变，极有可能会导致整个细胞死亡。
这是无标度网络因存在集散节点而带来的脆弱性的一面。
无标度网络具有稳健性和脆弱性这种双重特性，都源于其存在集散节点。
这种普适的特性，对系统科学有着极其重要的理论意义和工程应用价值。
就理论意义来说，我们认为，系统的有序进化，如生命系统的出现和多样化的发展，就和系统的这个特性相关。
至于工程应用的价值是显而易见的。
例如，对互联网和细胞而言，虽然具有能够应付随机出现的意外故障的重要优点，但为了避免因蓄意攻击带来网络的大规模破坏，最有效的办法就是还要保护好集散节点。
我们还可从积极的方面利用对集散节点的依赖，如药物研究者有可能找到这样的药物，能针对性地攻击细胞或者细菌的集散节点，以便杀死它们而又不会影响健康的组织。
SARS的传播，也使我们看到无标度网络的稳健性和脆弱性所具有的现实的重要性.2.3无标度网络的研究意义无标度网络理论的提出，冲击了人们对网络的认识，在统治了半个多世纪的随机网络理论之外，人们又认识到一种崭新的网络形式，即具有scale-free特性的无标度网络。
这种无标度网络具有的增长性和择优选择性，很好的解释了无论在自然界，还是在社会领域一直困扰着人们的“马太效应”。
除此之外，从上文中也可以看出，对无标度网络的研究，不仅让人们认识到越来越多的系统具无标度特性，并且对无标度网络的稳健性和脆弱性的这种双重热性的深入研究，使人们可以更好的利用这种双重特性，来保护整个网络或者是摧毁一个具有危害性的网络。
1)因为复杂网络上的动力学行为通常会依赖于复杂网络的拓扑结构，因此研究复杂网络的无标度性对于理解复杂网络的动力学行为具有重要的理论意义。
2)复杂网络的无标度性导致了现实社会中“富者更富”的现象出现，也就是说，无标度网络在连接边时，总是遵循一定的“择优性”，使网络中连接边数越大的节点，获取新的连接边的概率越大，从而导致网络中大多数节点仅拥有很少的连边，而极少数节点(被称为Hub节点)连接了大量的连边，对于互联网来说，这意味着如果不人为对网络的连接进行控制，就很容易对网络进行有效地攻击，使整个网络崩溃。
对于财富网络来说，这说明社会的贫富差距在自然演变过程中会逐渐变大，最终导致社会制度的变革。
另一方面，如果对互联网上的Hub节点进行保护，就可以有效地控制计算机病毒的传播。
如果对这些节点进行时时监控，确保其正常运行，则整个网络也处于正常运行的状态之中。
3)具有无标度性质的复杂系统在内、外部作用下的动力学行为，可称为无标度现象。
由于复杂网络的无标度现象表现出两面性，因此就针对不同情况采取对人们有利的措施。
复杂网络的动力学行为，如传播、同步、自组织临界等，在无标度网络拓扑结构下具有其独特的性质，必须进行深入研究。
例如，由于在无标度网络中，网络传染病传播的临界值为0，即说明只要一个无标度网络中有一个节点被病毒传染，如果不加以控制，则网络中所有节点最终都会被传染，而与传播概率无关。
4)一些具有Scale-free性的复杂系统，特别是工程界、经济界、社会界的一些复杂系统对国计民生有重要意义，我们必须对其加强研究。