论增长网络中的领导者和凝聚体
统计力学
2015-03-17 v2
摘要
重新审视了Bianconi-Barabási增长网络模型。该模型由涉及节点度及其内在适应度的优先依附规则定义，其基本性质是，对于适应度分布的适当选择，会在某个有限临界温度以下发生向凝聚相的相变。在高温下，它表现出向Barabási-Albert模型的交叉；在低温下，适应度景观变得非常崎岖，则表现出向最近引入的记录驱动增长过程的交叉。我们首先对领导者的历史进行了分析，领导者被定义为在给定时间具有最大度的节点。在一般的有限温度状态下，新的领导者不断出现，尽管是在双对数时间尺度上，即极其缓慢。然后，我们给出了凝聚相动力学的一个新图像。后者的特征是一个无限的凝聚体层级，其大小是非自平均的，并且永远波动。
引用
@article{arxiv.1006.0587,
title = {On leaders and condensates in a growing network},
author = {C. Godreche and J. M. Luck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1006.0587},
year = {2015}
}
备注
29 pages, 13 figures, 3 tables. A few minor changes