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用于无尺度网络的几何分形生长模型

统计力学 2009-11-07 v1 无序系统与神经网络

摘要

我们引入了一个确定性模型,用于无尺度网络,其度分布遵循指数分布,指数为 γ\gamma。在每个时间步中,每个顶点生成其后代,后代数量与该顶点的度成正比,比例常数为 m-1(m>1)。我们考虑两种情况:首先,每种后代仅与其父节点相连,形成树结构;其次,它们与父节点和祖父节点都相连,形成环结构。我们发现两种模型在其度分布中都表现出幂律行为,指数为 γ=1+ln(2m1)/lnm\gamma=1+\ln (2m-1)/\ln m。因此,通过调节 m,可以在范围 2<γ<32 <\gamma < 3 内调整度指数。我们还解析地求解了树结构中两个顶点之间平均最短路径距离 d,显示出小世界行为,即 dlnN/lnkˉd\sim \ln N/\ln {\bar k},其中 N 为系统规模,kˉ\bar k 为平均度。最后,我们考虑后代数量对所有顶点相同的情况,发现度分布 exhibits 指数衰减行为。

关键词

引用

@article{arxiv.cond-mat/0112361,
  title  = {A Geometric Fractal Growth Model for Scale Free Networks},
  author = {S. Jung and S. Kim and B. Kahng},
  journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0112361},
  year   = {2009}
}