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1.
分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质,但是,这个网络的稳态度分布并不是幂律分布,由此可见,计算机模拟预测不出网络稳态度分布,它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型,利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式,结果表明这个网络是无标度网络. 相似文献
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分析新节点边对网络无标度性的影响.虽然亚线性增长网络瞬态平均度分布尾部表现出了幂律分布性质,但是,这个网络的稳态度分布并不是幂律分布,由此可见,计算机模拟预测不出网络稳态度分布,它只能预测网络的瞬态度分布.进而建立随机增长网络模型,利用随机过程理论得到了这个模型的度分布的解析表达式,结果表明这个网络是无标度网络.
关键词:
复杂网络
无标度网络
小世界网络
度分布 相似文献
3.
为了研究信息传播过程对复杂网络结构演化的影响,提出了一种信息传播促进网络增长的网络演化模型,模型包括信息传播促进网内增边、新节点通过局域世界建立第一条边和信息传播促进新节点连边三个阶段,通过多次自回避随机游走模拟信息传播过程,节点根据路径节点的节点度和距离与其选择性建立连接。理论分析和仿真实验表明,模型不仅具有小世界和无标度特性,而且不同参数下具有漂移幂律分布、广延指数分布等分布特性,呈现小变量饱和、指数截断等非幂律现象,同时,模型可在不改变度分布的情况下调节集聚系数,并能够产生从同配到异配具有不同匹配模式的网络. 相似文献
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5.
借助排队系统中顾客批量到达的概念,提出节点批量到达的Poisson网络模型.节点按照到达率为λ的Poisson过程批量到达系统.模型1,批量按照到达批次的幂律非线性增长,其幂律指数为θ(0≤θ<+∞).BA模型是在θ=0时的特例.利用Poisson过程理论和连续化方法进行分析,发现这个网络稳态平均度分布是幂律分布,而且幂律指数在1和3之间.模型2,批量按照节点到达批次的对数非线性增长,得出当批量增长较缓慢时,稳态度分布幂律指数为3.因此,节点批量到达的Poisson网络模型不仅是BA模型的推广,也为许多幂律指数在1和2之间的现实网络提供了理论依据. 相似文献
6.
在Barrat, Barthélemy 和 Vespignani (BBV)加权无标度网络模型的基础上,提出了一种可大范围调节聚类系数的加权无标度网络模型——广义BBV模型(GBBV模型).理论分析和仿真实验表明,GBBV模型保留了BBV模型的许多特征,节点度、节点权重和边权值等都服从幂律分布.但是,GBBV模型克服了BBV模型只能小范围调节聚类系数的缺陷,从而可以用于具有大聚类系数网络的建模.
关键词:
无标度网络
加权网络
聚类系数 相似文献
7.
为了研究人群中的一些基本的社会关系结构,如家庭、室友、同事等,对传染病传播过程的影响机制,本文建立了一个具有局部结构的增长无标度网络模型.研究表明,局部结构的引入使得该网络模型能够同时再现社会网络的两个重要特征:节点度分布的不均匀性以及节点度之间的相关性.首先,该网络的节点度和局部结构度均服从幂律分布,且度分布指数依赖于局部结构的大小.此外,局部结构的存在还导致网络节点度之间具有正相关特性,而这种正相关正是社会网络所特有的一个重要特性.接着,通过理论分析和数值模拟,我们进一步研究了该网络结构对易感者-感染
关键词:
复杂网络
无标度网络
局部结构
传染病建模 相似文献
8.
9.
本文提出了一个基于随机行走和策略选择的复杂网络局域演化模型RAPA. 新节点加入系统不需要全局知识,而是通过随机行走构造局域世界;然后依据概率采用随机连接,"扶贫"连接或"亲富"连接策略,从局域世界中选择节点增加连接边;最终自组织演化具有幂律特点的复杂网络. 初步的解析计算和仿真实验都表明,RAPA模型不仅重现了具有小世界特性、整体上的无标度特性,还可以演化出小变量饱和以及指数截断等现象,同时也具有明显的聚类特性,并能够构造出同配或异配等不同混合模式的网络.
关键词:
复杂网络
模型
随机行走
策略连接 相似文献
10.
现实世界中的许多系统都可以用复杂网络来描述,电力系统是人类创造的最为复杂的网络系统之一.当前经典的网络模型与实际电力网络存在较大差异.从电力网络本身的演化机理入手,提出并研究了一种可以模拟电力网络演化规律的新型局域世界网络演化模型.理论分析表明该模型的度分布具有幂尾特性,且幂律指数在3—∞之间可调.最后通过对中国北方电网和美国西部电网的仿真以及和无标度网络、随机网络的对比,验证了该模型可以很好地反映电力网络的演化规律,并且进一步证实了电力网络既不是无标度网络,也不是完全的随机网络.
关键词:
电力网络
演化模型
局域世界
幂律分布 相似文献
11.
In some real complex networks, only a few nodes can obtain the
global information about the entire networks, but most of the nodes
own only local connections therefore own only local information of
the networks. A new local-world evolving network model is proposed
in this paper. In the model, not all the nodes obtain local network
information, which is different from the local world network model
proposed by Li and Chen (LC model). In the LC model, each node has
only the local connections therefore owns only local information
about the entire networks. Theoretical analysis and numerical
simulation show that adjusting the ratio of the number of nodes
obtaining the global information of the network to the total number
of nodes can effectively control the valuing range for the power-law
exponent of the new network. Therefore, if the topological structure
of a complex network, especially its exponent of power-law degree
distribution, needs controlling, we just add or take away a few
nodes which own the global information of the network. 相似文献
12.
In this paper, the acceleratingly growing network model with
intermittent processes is proposed. In the growing network, there
exist both accelerating and intermittent processes. The network is
grown from the number of nodes
m0 and the number of links added with each new node is a nonlinearly increasing function
m+aNβ(t)f(t), where N(t) is the number of nodes present at
time t. f(t) is the periodic and bistable function with
period T, whose values are 1 and 0 indicating accelerating
and intermittent processes, respectively. Here we denote the ratio
τ of acceleration time to whole one. We study the degree distribution p(k) of the model, focusing on the dependence of p(k) on the network parameters τ, T, m, a, N, and
β. It is found that there exists a phase transition point
kc such that if
k<>kc, then p(k) obeys a power-law distribution with exponent
-γ1, while if
k>kc, then
p(k) exhibits a power-law distribution with exponent -γ2.
Moreover, the exponents
γ1 and γ2 are independent of τ, T, m, a, and N, while they depend only on the
parameter β. More interesting, the phase transition point is
described by
kc=aNβ, which is equal to the value at which
p(k) is maximum in GM model. 相似文献
13.
以城市为节点,城市间直航线路为边,实证地研究了中国城市航空网络的拓扑性质.研究表明,中国城市航空网络是一个小世界网络,具有短的平均路径长度和大的簇系数,且其度分布服从双段幂律分布.它的度度相关性质与世界航空网络和北美航空网络都不相同.当度较小时,世界航空网络和北美航空网络都是正相关的,但中国城市航空网络未表现出度度相关性;而对于度较大的节点,世界航空网络中其邻点平均度几乎是一个常值,但中国城市航空网络却呈现出负相关性.以往的实证研究暗示,节点具有明确几何位置的网络,如计算机互联网、电力网络等,不表现层次性.但是中国城市航空网络展现出明显的层次性,表明地理因素对其结构演化的影响并不强烈.进一步地,以城市间直航计划每周提供的座位数为边权,研究了网络的含权性质,发现该网络节点度权之间是幂律相关的,相关指数为1.37. 相似文献
14.
Many realistic networks have community structures, namely, a network
consists of groups of nodes within which links are dense but among
which links are sparse. This paper proposes a growing network model
based on local processes, the addition of new nodes intra-community
and new links intra- or inter-community. Also, it utilizes the
preferential attachment for building connections determined by
nodes' strengths, which evolves dynamically during the growth of the
system. The resulting network reflects the intrinsic community
structure with generalized power-law distributions of nodes' degrees
and strengths. 相似文献
15.
Community structure is an important characteristic in real complex network. It is a network consists of groups of nodes within which links are dense but among which links are sparse. In this paper, the evolving network include node, link and community growth and we apply the community size preferential attachment and strength preferential attachment to a growing weighted network model and utilize weight assigning mechanism from BBV model. The resulting network reflects the intrinsic community structure with generalized power-law distributions of nodes' degrees and strengths. 相似文献
16.
由Internet构成的复杂网络的动力学特性主要受到用户需求行为的影响,具备时域的统计规律性. 通过对区域群体用户需求行为的时域实验统计分析,发现用户对Web网站的访问频度及其生成的二分网络的入度分布也呈现幂律分布和集聚现象,其幂指数介于1.7到1.8之间. 建立了虚拟资源网络VRN和物理拓扑网络PTN双层模型,分析了双层模型映射机理,并对网络用户需求行为进行建模. 虚拟资源网络VRN对物理拓扑网络PTN映射过程的不同机理,模拟了Internet资源网络到物理网络的不同影响模式. 幂律分布的用户需求特性会
关键词:
复杂网络
无标度拓扑
用户需求
相变 相似文献
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Ginestra Bianconi 《Pramana》2008,70(6):1135-1142
The structural entropy is the entropy of the ensemble of uncorrelated networks with given degree sequence. Here we derive
the most probable degree distribution emerging when we distribute stubs (or half-edges) randomly through the nodes of the
network by keeping fixed the structural entropy. This degree distribution is found to decay as a Poisson distribution when
the entropy is maximized and to have a power-law tail with an exponent γ → 2 when the entropy is minimized.
相似文献