团聚网络上键渗流与 $k$-核尺寸的解析结果
统计力学
2013-06-06 v2 无序系统与神经网络
摘要
本文提出了一种解析方法，用于计算具有非零团聚度的结构化随机网络上的键渗流阈值、-核尺寸和巨连通分量尺寸。这些网络是使用 Trapman [P. Trapman, Theor. Pop. Biol. {\bf 71}, 160 (2007)] 嵌入在树状随机图中的团模型的一种推广来生成的。所得网络具有任意度分布和可调的度依赖团聚度。本文研究了团聚度对此类网络键渗流阈值的影响，并与文献中的一些最新结果进行了对比。对于非常高的团聚度水平，这些广义 Trapman 网络中的渗流阈值会增加到高于在具有相同度分布的随机连线（无团聚）网络中的值。在度分布方差为无穷大的同配无标度网络中，这种团聚效应可以导致非零的渗流（流行病）阈值。
引用
@article{arxiv.0811.4511,
title = {Analytical results for bond percolation and k-core sizes on clustered networks},
author = {James P. Gleeson and Sergey Melnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:0811.4511},
year = {2013}
}
备注
Revised version, to appear in Phys. Rev. E