具有无标度缩放和小世界效应的Sierpinski网络的统一模型
无序系统与神经网络
2009-04-09 v1 物理与社会
摘要
本文提出一个演化的Sierpinski垫片，并基于此建立了一个演化Sierpinski网络(ESN)模型，该模型将确定性Sierpinski网络[Eur. Phys. J. B 60, 259 (2007)]和随机Sierpinski网络[Eur. Phys. J. B 65, 141 (2008)]统一到同一框架中。我们提出一种生成ESN的迭代算法。基于该算法，解析计算或预测了所提出网络的一些相关性质。解析解表明，所考虑的网络遵循幂律度分布，且分布指数可在宽范围内连续调节。聚类系数的精确表达式以及平均路径长度的预测揭示了ESN具有小世界效应。所有理论结果均与数值模拟成功对比。此外，还在ESN的某些极限情况（即确定性Sierpinski网络和随机Sierpinski网络）上研究了演化囚徒困境博弈。
引用
@article{arxiv.0903.3997,
title = {A unified model for Sierpinski networks with scale-free scaling and small-world effect},
author = {Jihong Guan and Yuewen Wu and Zhongzhi Zhang and Shuigeng Zhou and Yonghui Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:0903.3997},
year = {2009}
}
备注
final version accepted for publication in Physica A