幾類具有標度和小世界網絡模型的拓撲性質.pdf

1、動態(tài)現(xiàn)象是很難用局部信息來預測的，因為它具有豐富的微觀結構和相應的復雜動態(tài)，并且計算一個具有幾于節(jié)點的大型網絡的一些隨機參數(shù)的一個可怕的工作．因此無標度網絡的拓撲結構是很難估計的，人們不能清楚地發(fā)現(xiàn)無標度網絡中信息傳遞的途徑，然而，對于復雜網絡的研究，掌握無標度網絡、小世界網絡的拓撲結構是非常有必要的．許多學者致力于對它的研究．其中有些人構造了一系列具有無標度小世界特性的網絡來近似估計網絡的一般特性．
　　建立具有無標度和小世界特

2、性的網絡模型是用特殊網絡來近似真實網絡的一個重要途徑．值得注意的是，網絡模型具有良好的結構正好可以用于實際應用模型的構造．在這篇文章中，我們對幾種增長網絡進行研究并且驗證了它們的無標度性．首先我們給出幾種增長網絡模型的具體生成機制，計算了它們的基本參數(shù)，特別我們的網絡模型越來越具有隨機性．然后，我們驗證了幾類網絡模型的分布性質，如度分布，冪律分布和聚類系數(shù)，并且我們提出了一些新的方法，如邊累積分布，此外，我們給出了幾個算法來尋找網絡的最