复杂网络中 percolation 均匀场普适类的普适性如何？

聚类和度相关性在现实世界的复杂网络中十分常见。然而，理解它们在临界现象中的作用仍然是理论研究的挑战。本文提供了站点 percolation 在具有大量重叠环和异构度分布的强聚类随机图模型的精确解。我们系统地将精确解与仅保留度序列的 treelike 随机重构得到的异构均匀场预测进行比较。我们的结果表明，度异构性、相关性和网络拓扑结构之间存在非平凡的相互作用，这会显著改变异构均匀场预测的 percolation 阈值和临界指数。这些发现揭示了异构均匀场理论的局限性，表明仅凭度分布是不足以确定具有现实结构特征的复杂网络的普适类的。