复杂网络中度异质性的度量及其在递归网络分析中的应用

我们提出一种针对无权重无向复杂网络的度异质性新度量，其计算仅需网络的度分布。我们展示所提度量可轻松应用于所有类型的网络拓扑，并随网络中节点度的多样性增加而增大。该度量被用于计算合成（随机和无标度）与真实世界网络的异质性，其值归一化至区间[0, 1]。为定义该度量，我们引入一种极限网络，其异质性可解析表达，且当网络规模N趋于无穷时其值趋于1。我们数值研究了随机图（作为p和N的函数）以及无标度网络（以和N为变量）的异质性变化。最后，作为一个具体应用，我们展示所提度量可用于比较由若干低维混沌吸引子的时间序列构建的递归网络的异质性，从而提供一个单一指标来比较混沌吸引子的结构复杂度。