巴拉巴赫-阿尔伯特比例无网络模型中的局部与全局知识
统计力学
2009-11-10 v2
摘要
巴拉巴赫-阿尔伯特比例无网络模型引发了复杂网络领域活动的激增。本文我们重新审视了该模型的一个主要假设，即优先连接规则。我们研究了一种模型，其中优先连接规则应用于新创建节点的邻域，从而不假设对网络具有全局知识。我们数值显示，巴拉巴赫-阿尔伯特模型诸如连通性分布和平均最短路径长度等全局属性，当存在一定程度的局部知识时仍然相当稳健。相比之下，其他属性如聚类系数和度-度相关性则不同，趋向于真实世界网络中测得的值。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0401269,
title = {Local versus Global Knowledge in the Barabasi-Albert scale-free network model},
author = {Jesus Gomez-Gardenes and Yamir Moreno},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0401269},
year = {2009}
}
备注
Revtex format. Final version appeared in PRE