复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较
复杂网络简介PPT课件

2021n/e3t/w7ork becomes increasingly disordered until CfoHr Ep=N1LaI ll edges are rewired randomly.
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• Fig. 2 An example of scale-free network.
2021/3/7
• 在复杂网络的研究过程中,人们将网络中的节点用1, 2,…,N表出(注意:网络中的节点个数N可以是动态变 化的,也就是说网络可以而且应该是一个不断演化的过 程),网络建模主要考虑的是点与点之间的连边机制,下 面详细说明一下这四种网络的生成过程。
2021/3/7
CHENLI
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• (i)规则网络(Lattice):节点个数N为不变的参数,将
这N个编号的节点通过以下的连边机制:每个节点连接到
• 它(的ii)K随临机近网的络节(点ERi)1,i:2节,...,点iK个2 ,数这N为里不K是变一的个参偶数整,数将。这
N个编号的节点通过以下的连边机制:节点 的概率为 p 。
i
和节点
j
连接
• (iii)小世界网络(WS):节点个数N为不变的参数,将 这N个编号的节点通过以下两个过程的连边机制:(1) 初始化:构造一个Lattice网络;(2)随机化:将网络中 的每一条边以概率 p 进行重连(即遍历选取每一条边,固 定边的一个节点,以概率选择另一个节点进行连接)。显 然WS网络是规则网络当 p 0 ,是随机网络当 p 1 。
复杂网络研究的是介于确定和随机之间的现实中的系统。 一个典型的网络由节点和连接两个节点的边组成。很长时 间以来,网络被考虑成点和边的随意集合,在数学上用随 机图表示。近几年,由于计算机数据处理和运算能力的飞 速发展,这种状况发生了根本性的改变。人们开始研究大 规模复杂网络的拓扑结构,研究发现,尽管很多网络具有 明显的复杂性和随机性,但也会出现可以用数学和统计语 言来描述的清晰的模式和规律,其中最重要的是小世界效 应(small-world effect),(Watts & Strogatz, 1998)和无标 度特性(scale-free property),(Barabási & Albert, 1999)。
复杂网络简介

1引言
两百多年来, 对这个问题的研究经历了三个阶段。在最初 的一百多年里, 科学家们认为真实系统各因素之间的关系可以 用一些规则的结构表示, 例如二维平面上的欧几里德格网, 它 看起来像是格子体恤衫上的花纹; 又如最近邻环网, 它总是会 让你想到一群手牵着手、围着篝火跳圆圈舞的姑娘.
到了20 世纪50 年代末, 数学家们想 出了一种新的构造网络的方法, 在这种方 法下, 两个节点之间连边与否不再是确定 的事情, 而是根据一个概率决定. 数学家 把这样生成的网络叫做随机网络, 它在接 下来的40 年里一直被很多科学家认为是描 述真实系统最适宜的网络.
3复杂网络模型
小世界网络
上述的构造过程有可能破坏网络的连通,因此Newman和 Watts稍后提出了通过随机化加边的方法构造小世界网络的模型, 即NW 模型。还有许多改进的模型:加点、加边、去点、去边 以及不同形式的交叉,产生多种形式的小世界模型。
小世界网络具有高的聚类系数,WS小世界网络的聚类系 数为:
3复杂网络模型
小世界网络
许多现实网络如技术网络、生物网络和社会网络等,既不 是完全规则的,也不是完全随机的,而是介于两者之间。Watts 和Strogatz基于这些观察, 提出了WS模型,是指对一个具有n个 节点的环格,初始时每个节点有k个邻居,将每条边以概率p进 行随机重绕的过程。由于该模型生成的网络具有较短的特征路 径,即网络具有小世界效应,故称为小世界网络,WS模型也因 此常称为小世界网络(模型)。
-
整个网络的聚类系数C就是所有节点i的聚类系数C i的平均值, 且有0≤ C≤ 1。
对于一些无标度网络, 局部聚类系数Ci 随着节点i的度下降而下降。随 机网络的聚类系数为O(n‐1) ,当网络规模极大时趋于零,而多数现实网络 的聚类系数显著大于零,a即具有明显的聚类特性。
复杂网络理论基础题

复杂网络理论基础题复杂网络理论作为计算机科学和网络科学领域的重要分支,旨在研究复杂系统中的网络拓扑结构及其动态演化规律。
本文将介绍复杂网络理论的基础知识,包括网络拓扑结构、节点度分布、小世界网络和无标度网络等内容。
一、网络拓扑结构网络拓扑结构是指网络中各节点之间连接关系的模式。
最简单的网络拓扑结构是随机网络,其中每个节点以等概率与其他节点相连。
然而,在许多实际网络中,节点的连接并不是完全随机的,而是具有某种特定的模式或结构。
二、节点度分布节点度是指节点连接的边的数量,节点度分布描述了网络中不同节点度值的节点数量。
在随机网络中,节点度分布通常呈现泊松分布,即节点度相差不大。
而在复杂网络中,节点度分布往往呈现幂律分布,即存在少数高度连接的节点(大度节点),大部分节点的度较低。
这也是复杂网络与随机网络的一个显著区别。
三、小世界网络小世界网络是指同时具有较高聚集性和较短平均路径长度的网络。
在小世界网络中,节点之间的平均距离较短,通过少数的中心节点即可实现较快的信息传递。
同时,小世界网络中也存在着高度的聚集性,即节点之间存在较多的局部连接。
四、无标度网络无标度网络是指网络中节点度分布呈现幂律分布的网络。
在无标度网络中,只有少数节点具有极高的度,而大部分节点的度较低。
这些高度连接的节点被称为“超级节点”或“中心节点”,它们在网络中起到关键的作用。
五、复杂网络的动态演化复杂网络的动态演化是指网络随时间发展过程中结构和拓扑特性的变化。
常见的复杂网络动态演化模型包括BA 模型和WS 模型。
BA 模型通过优先连接原则,使具有较高度的节点更容易吸引连接,从而形成无标度网络。
WS 模型则通过随机重连机制,在保持网络聚集性的同时,增加了节点之间的短距离连接。
六、复杂网络的应用复杂网络理论在许多领域都有广泛的应用。
例如,在社交网络中,研究人们之间的联系方式和信息传播规律;在生物学领域中,研究蛋白质相互作用网络和基因调控网络;在物流和供应链中,研究供应商和客户之间的联系。
29_空间计量经济模型的理论与应用

空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法,它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代,并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点:(1)空间邻接性:相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性:不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性:同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系,从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同,空间计量经济模型可分为两大类:(1)局部空间模型:这类模型关注的是单个区域的数据,如空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM),它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型:这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应,如空间杜宾模型(SDM)和空间卡尔曼滤波模型(SKF),它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时,首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度,常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如,在邻接矩阵中,如果两个地区相邻,则它们之间的权值为1;否则,权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点,可以选择相应的空间计量模型。
例如,当研究区域内部存在明显的空间自相关性时,可以采用空间误差模型或空间滞后模型;当研究区域之间的互动效应较强时,则应选用空间杜宾模型。
复杂网络理论研究及其应用

复杂网络理论研究及其应用本文旨在探讨复杂网络理论的发展及其在各个领域中的应用。
复杂网络理论的研究对于理解系统中各要素之间的关系以及整个系统的行为具有重要意义,并在计算机科学、信息理论、生物医学等领域发挥着重要作用。
在认识复杂网络理论之前,我们需要了解它的前置知识——图论。
图论是研究图形结构、性质及其应用的数学学科。
在图论中,图是由顶点(节点)和边(连接两个节点的路径)组成的集合。
而复杂网络理论可以看作是图论的一个延伸和扩展,主要研究复杂系统的拓扑结构和动力学行为。
复杂网络理论的基本概念包括网络、节点和边。
网络是由许多节点和边构成的集合,节点和边可以是有序的也可以是无序的。
在网络中,节点可以表示系统中的个体,而边则表示个体之间的或相互作用。
复杂网络理论的研究范围广泛,包括网络的形态、结构、功能和演化等方面。
复杂网络理论的研究方法主要包括图论、统计物理、非线性科学等领域的理论和工具。
随着科学技术的发展,一些新的研究方法和技术也被应用于复杂网络理论的研究,如图像处理、深度学习等。
这些方法和技术对于处理大规模、高维度的网络数据以及挖掘网络中的深层次结构和模式具有重要作用。
复杂网络理论在各个领域都有广泛的应用。
在计算机科学中,复杂网络理论被用于研究互联网、社交网络、蛋白质相互作用网络等;在信息理论中,复杂网络理论可以应用于信息传播、知识扩散等领域;在生物医学中,复杂网络理论可用于研究细胞代谢网络、神经网络、流行病传播网络等。
复杂网络理论的研究已经取得了显著的进展,但仍有许多问题需要进一步探讨。
未来,复杂网络理论的研究可能会朝着更复杂的网络结构、更精确的网络模型以及更高效的网络算法方向发展。
同时,随着跨学科研究的深入,复杂网络理论有望与其他领域形成更加紧密的合作关系,共同推动人类对于复杂系统的认识和理解。
随着大数据和云计算等技术的快速发展,复杂网络理论在实际应用中将面临更多的机遇和挑战。
例如,在大数据分析中,如何有效处理海量、高维度的网络数据,挖掘出有价值的信息和知识,是复杂网络理论需要解决的重要问题。
复杂网络图模型构建方法及其生成机理分析研究

复杂网络图模型构建方法及其生成机理分析研究复杂网络是由许多节点和连接它们的边组成的系统,广泛应用于各种领域,如社交网络、互联网、生物网络等。
构建复杂网络图模型的方法有很多种,每种方法都有不同的特点和适用范围。
本文将对常用的复杂网络图模型构建方法进行介绍,并分析其生成机理。
一、随机图模型随机图模型是最简单的复杂网络图模型之一。
其中最著名的是随机图模型ER模型。
ER模型假定网络中的节点之间的连接是独立随机生成的,每个节点与其他节点建立连接的概率是相同的。
这种随机生成的方式使得ER模型具有均匀分布的特点。
随机图模型的生成机理是基于节点之间的独立性和随机性,与真实网络的特征相去甚远。
二、无标度网络模型无标度网络模型是指节点的度分布满足幂律分布的网络模型。
最著名的无标度网络模型是BA模型。
BA模型通过“优先连接原则”来生成网络,新添加的节点更倾向与连接到已有节点的度较高的节点。
这种方式使得网络中出现少数节点的度远远高于其他节点的度,形成了“富者恒富”的现象。
无标度网络模型的生成机理是基于“优先连接原则”,即更容易连接到已有节点的度高的节点。
三、小世界网络模型小世界网络模型是介于随机图模型和无标度网络模型之间的一种网络模型。
最著名的小世界网络模型是WS模型。
WS模型通过增加一定的随机边连接来改变规则网络的特性。
首先,WS模型开始于一个规则网络,其中每个节点都与相邻的k个节点连接。
然后,WS模型按一定概率重新连接节点的边,以增加网络的随机性。
这种方式使得网络中出现了更多的短距离连接,同时保持了一定的规则性。
小世界网络模型的生成机理是结合了规则网络和随机网络的特征。
四、分层网络模型分层网络模型是最接近真实网络结构的一种网络模型。
分层网络模型将网络分为多个层次,每个层次中的节点和连接方式都有所不同。
分层网络模型可以更好地描述真实世界中复杂网络的特征,如社会网络中的不同社群、生物网络中的不同生物过程等。
分层网络模型的生成机理是基于现实世界中的层次性和群组特征。
基于改进BA模型的不同规模海运复杂网络演化研究

Abs t r ac t : Ba s e d Ol l c o mp l e x ne t wo r k t h e o r y,t h i s p a p e r a n ly a z e s t h e s hi p pi ng ne t wo r k t o p o l o g i c a l s t r u c t u r e
第 l 3卷 第 2期
2 0 1 3年 4月
Hale Waihona Puke 交 通运 输 系统工 程 与信 息
J o u r n a l o f T r a n s p o r t a t i o n S y s t e ms En g i n e e r i n g a n d I n f o r ma t i o n T e c h n o l o g y
wi t h c h a r a c t e r i s t i c s o f S C a l e — f r e e n e t wo r k .T h e B A s c a l e — f r e e n e t w o r k mo d e l i s u s e d t O e s t a b l i s h t h e e v o l u t i o n a y r s h i p p i n g n e t w o r k .C o n n e c t i o n p r o b a b i l i t y i s t h e i mp o r t a n t b a s i s o f B A mo d e l ’ S n o d e p i r o i r t y c o n n e c t i o n .T h e p a p e r f o c u s e s o n p o t r n o d e s a n ly a s i s i n s h i p p i n g n e t wo r k a n d e x a mi n e s t h e n o d e a t t r a c t i o n d e g r e e b y w e i g h t e d q u a n t i f i c a t i o n a n d MAT L AB p r o g r a mmi n g,wh i c h c o n s i d e s t r h e i n l f u e n c e f a c t o s r o f c o n n e c t i o n b e t w e e n t h e n o d e s t o s e r v i c e c o n n e c t i o n p r o b a b i l i t y f o r mu l a .T h e B A mo d e l i s t h u s i mp r o v e d .
复杂网络节点重要性评估及其应用研究

V12
3
0.015
0.9780
V13
2
0.005
0.8051
V14
4
0.030
0.9864
V15
3
0.010
0.8787
V16
2
0.005
0.6639
V17
2
0.005
0.6977
V18
2
0.005
0.7701
V19
3
0.015
0.9671
V20
2
0.005
0.8279
V21
2
0.005
0.8279
个概率满足
i
ki ki
j
基于pagerank的无标度网络模型的建立(3/6)
BA无标度模型的提出是复杂网络研究的一座里程碑,该模型从动 态演化的角度来描述复杂网络的形成。但相对于真实的网络,BA模型具 有一定的局限性。
许多实例表明,在真实网络中节点并不是简单的依靠度数来做优先 选择,这一假设过于简单。
增大的,其次新节点在进入网络后,往往倾向于与度数较大的节点产生连接,这
种特性就是经济学的“马太效应”或者叫“富者更富效应”。节点的度用ki来表 示,BA模型的构造过程如下:
1. 动态增长:从一个具有m0个节点的网络开始,每次一个新的节点加入进来, 并且与m(m≤m0)个已经存在的节点相连;
2. 优先连接:假设每个新节点与已存在的节点 相连的概率 i 依赖于ki ,那么这
一种基于互信息的评估指标的提出(4/10)
香农在信息论中将信息定义为事物运动状态或存在方 式的不确定性的描述,只有当信源发出消息通过信道 传输给信宿后,才能消除不确定性并获得信息。
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第24卷第5期2以刀年9月 贵州大学学报(自然科学版)」仙mal优GuizhouUnive佗ity(Natur目Scienc,)Vol.24No.5
Sep,2创)7
文章编号11洲1〕一5肠9(2O07)05一以刀一肠复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较
刘浩广’.3,蔡绍洪2,3,张玉强’.3,丽,,3
(1贵州大学物理系,贵州贵阳55以狡5:2.贵州财经学院, 3.贵州省光电子技术与应用重点实验室,贵州贵阳阳55的04;
)
摘要:本文从统计力学的角度分析和考察了无标度网络的基本特征,主要介绍了无标度网络 最常用的动力学模型—Barab山ie月场ert模型以及两种以其为基础的修正模型的构造原理, 总结分析以上模型设计上的不足,并据此提出了一个以BA模型为基拙的改进思路 关键词:无尺度网络;度分布;Bara肠妇1一A比ert模型;连接偏好 中图分类号:0414.2文献标识码:A
1引言 复杂网络充满了整个自然界和社会,研究所涉及的网络主要有:生命科学领域的各种网络(如细胞网络,蛋白质—蛋白质作用网络,蛋白质折叠网络,神经网络,生态网络),玩沈周e叮wWW网络,社会网络,包括流行性疾病的传播网络,科学家合作网络,人类性关系网络,语言学网络等等〔’,zJ。越
来越多的研究表明这些看上去毫不相干的网络之间存在着许多惊人的相似之处,几乎所有的复杂系统都可以抽象成网络模型,这样的网络是由两部分组成:一部分是组成这个系统的各个要素,另一部分是这些要素之间的相互作用关系。对于任意一个随机等概率组合的网络,其节点度分布服从泊松分布,即P(k)二犷e一,/k!,这样的随机网络的度分布曲线应该是一个钟形,在度的平均值附近应该有一个峰值。而Barabdsi等人在研究万维网的度分布时却意外地发现它并不服从泊松分布,而是呈现出了幂律特征〔‘,z],即p(幻=ck一,,(y只是网络连接度分布曲线拟合的一个估计参数,一般取值范围是2蕊下‘3),在度分布中曲线没有峰值,而是一条随k的增加P(k)不断下降的递减曲线,呈现出了无标度的特点。1998年Albed和Barab此1等人在对互联网的节点度分布研究后,认为它有以下两个特征:(1)增长特征,网络规模不断扩大,(2)优先连接特征,新的节点更趋向于与那些具有较高连接度的“大”节点连接,这也称为“马太效应”。于是他们建立了Barabdsi魂lbert模型(简称为B一模型),在此模型的基础上,人们相继从不同的角度,针对不同的实际网络提出了多种无标度网络模型,目前大多数研究无标度网络所使用的动力学模型都是在B一A模型基础上的修正或变体模型[j,侧。 本文分析了B一A模型及其一些修正模型的动力学机制,着重讨论了局域世界演化网络模型和嵌人一补偿一删除网络模型的构造原理和它们动力学模型的物理内涵并指出了它们设计上的不足,在此基础上取长补短,提出了一个新的研究思路:在BA模型的基础上考虑增长网络中新节点的局域优先连接特性,而后这些节点逐渐断边,当失去所有的连接时这些节点也从网络中消失。该模型思路对应于自然界中传染病流行并最终消失的现象,为人们研究传染病特性也许能够提供一些有意义的帮助。
ZB一A模型的动力学机制 许多真实网络是一个生长的开放系统,外界会不断地有新节点加人这个系统,原来的节点也不断老化消失,而且新的连接也不是随意连接,许多真实网络都展现了择优连接的特征,这说明节点的连接概率与节点度是有关的。鉴于此,B一A模型把幂律度分布引人网络,描述的是从一小组核心节点开始的开放系统,B一A模型中有两个非常重要的假设:生长假设和择优连接假设。 (1)网络生长假设:即网络的规模是不断扩大的,网络从原始的两个节点开始,每一个时间步长增加
收稿日娜二2加,一07一05基金项目:国家自然科学基金 准号:2阅5115)。作者简介:刘浩广(1975一), 蔡绍洪(1958一).
(批准号:1伪拼7冈5)、贵州省科学技术基金(批准号:【2以巧121义拓)和贵州省教育厅自然科学基金(批男,硕士研究生。研究方向:复杂网络。男,教授,博士生导师。研究方向:介观量子涨落、非线性物理、复杂性理论、自组织理论。
万方数据贵州大学学报(自然科学版)第24卷
一个新的节点,在、个节点中选择二(二<残)个节点与新节点相连; (2):择优连接假设:新节点在网络中被连接的概率n与网络中已存节点1的度气成正比
‘衍
.
边
乙,条
且p:
这样在n(k.)=ak‘“=1/艺
:时间步长之后,网络中有N=:十吗个节点,有耐 (1)
。假设k‘是一个连续随机变量清‘变化的速率与n(k‘)成正比,因而k‘满足动力学方程:
、.尹
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2飞}
4
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了.、
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、
孙鲁二。fl‘权,=‘每一步加人则有:m条边,即增加了Zm个度值,于是分母求和项为艺六
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践/斑二人/2名因为初始条件为k‘(“)二。,故此方程的解为:k‘(t)二。(手},,,二冬
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用上式方程,可以写出度少于k的节点的概率 P[k‘(‘)<抢]二p(,‘・尝)
等时程地向网络中增加节点,则:*值就有一个常数概率密度因此网络中度大于无的节点的概率便为赶k,(t)>们=p(“)=1/(两+t)
,,、璐峭£,、:‘)x.砰蔺= 爪1,名
k,毋(t+、)而网络中所有节点的概率之和为1,所以度小于k的节点的概率便为---一爪】俩p上无‘(‘)<人J=p(‘》访)二’矶1节‘
几‘乍(‘+仍。)
于是得到度分布为
P(k)护[k、(t)<k〕2。,节,1 ak二瓦下飞亮币万
当:,.时,有p(劫一2ol/4k二,,二丢,;二3 P
(9)
(10) 可以看出,与璐无关,由以上知道BA模型中的度分布P(k)具有幕律特征,度分布曲线是一条随着k增加P(k)不断下降的递减曲线。 现实中的网络由于性能和属性不同,它们存在很大的差别,人们根据现实中的网络所呈现出来的宏观现象和性质,在BA模型的基础上对其两个假设进行修正和扩展,构建了不同的网络模型以分析相应网络的性质,使这些模型能够对真实系统进行更好的刻画。下面主要对局域世界演化网络模型和嵌入一删除-补偿模型的构建机制进行分析口
3两种无标度网络模型构建机制的分析 BA无标度模型的精彩之处在于它把实际复杂网络的无标度特性归结为增长和优先连接这两个非常简单的机制,这很好地体现了科学研究中的从复杂现象提取简单本质的特点。当然,这也不可避免地使得BA无标度网络模型和真实网络相比存在一些明显的限制。比如,一些实际网络的局域特性对网络演化结果的影响,外界对网络节点及其连接边删除的影响等等,而BA模型没有考虑到这些因素。3.1局域世界演化网络模型 在世界贸易网中,每个节点代表一个国家,如果两个国家之间有贸易关系,则相应两个节点之间存在连接边川。研究表明,许多国家都致力于加强与各自区域组织内部的国家之间的经济合作和贸易关系,在世界贸易网中,优先连接机制是存在于某些区域经济体中的。这些说明在诸多实际的网络中存在着局域世界,局域世界演化模型构造算法如下: (1)网络增长假设:网络初始时有乳个节点和e。条边。每次新加人一个节点和附带的。条边。 (2)局域世界优先连接假设:随机地从网络已有的节点中选取M个节点(M)二),作为新加人的局域世界。新加人的节点根据优先连接概率
万方数据第5期刘浩广称:复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较
fl、(k‘)=fl’(1已L平)=‘二,. 儿、弓
肚ki
巧+‘艺‘弓(11)
来选择与局域世界中的nz个节点相连,其中L平由新选的M个节点组成。叽十t表示随着时间的演化网络的规模大小,上式表明所取的局域世界越大,节点的连接概率也越大。很明显,在:时刻,,‘M‘吗+t,因此上述局域世界演化网络模型有两个特殊情况:衬二。和材二屿十to (a)M二m,这时新加人的节点与其局域世界中所有的节点相连接,这意味着在网络增长过程中,优先连接原则实际上已经不发挥作用。等价于BA无标度网络模型只保留增长机制而没有优先连接的特例,求解步骤与BA模型中的是一样的,第1个节点度的变化率为孤‘命二耐(mo+r)(12)初始条件k‘(:‘)二。(13),:‘值也是一个常数概率密度川“)二1/(吗+0
根据(13)式,方程(12)的解为k‘(,)=汕竺鲤丛丛
写出度小于k的节点的概率为p〔k‘(0<k]将(14)式代人(16)式,得到
”、+多‘=P【t‘>
(14)(15)m。+;亡一‘幸夕.一氏](16)
P〔k‘(t)<kl=p[忍‘>一、]
二1_(竺王士兰
、e一1 ̄一八)x l
功。+名=1一共‘十
用。+t(17)
最后可以得到度分布为P(盖)
护[无‘(t)<无]
丙盖一娜7(18)
由上式容易知道,此时网络度分布服从指数分布尸(k)oc。咭(19)
(b)M二残+,,在这种特殊的情况下,每个节点的局域世界其实就是整个网络。因此,局域世界模型此时完全等价于BA无标度网络模型,对网络度分布的求解方法与其也是完全相同的,网络演化的最终模型是幂律指数7二3的无标度网络。 局域世界演化网络模型的演化结果与局域量M有关,当M分别取m和mo+t这两个特殊值时,局域世界网络模型最终将演化为指数网络〔,二解nz)和无标度网络(7=3),而当盯取中间值时,网络将在这两类网络中演化3.2嵌入一剧除一补偿模型 一般自然的或者人造的现实网络与外界之间有节点交换,节点间连接也在不断变化,网络自身具有一定的自组织能力,会对自身或者外界的变化作出相应反应。因此,在B一A模型基础上,把模型的动力学过程推广到包括对网络中已有节点或者连接的随机删除及其相应连接补偿机制阁。考虑这样一种模型,在
每一个时间步长: (1)生长假设:一个带有、个连接偏好的新节点加人网络,这个新节点选择网络中。个节点,即对于每一个连接,一个度为k的节点被作为目标被选择的概率正比于该节点的度从 (2)姗除假设:网络中c个节点和这些节点与别节点之间的连接边被选作目标被随机地删除; (3)补偿假设:网络中失去一个连接,同时产生。个连接进行补偿,其中n有上确界,是一个受网络补偿能力限制的量,这里的补偿连接其所选择的目标节点也遵循连接偏好原则的。 这里需要指出的是:(a)如果仅仅考虑节点1的度因新加人的节点所带人的。个偏好连接而产生变化,其满足的速率方程为:砚(1,‘)/毋二耐(i,,)/s(约;(的节点‘失去一个连接的概率是味(1为/N(约;(c)失去一个连接的同时,网络中立刻就能产生。个新的补偿的偏好连接,那么在每个时间步长里,都有b
二艺气(:)个链接失去,相应补偿的连接被节点1拾取的数目则为nbk(i,t)/s(:)。下面只考虑随机性的节 1‘1点删除,此时有“二补“,、c(&t)},其中・就是每个时间步长被删除的节点数,网络中所有节点数的