Barabasi-Albert 网络上多数投票模型的标度修正

我们考虑耦合到 Barabasi-Albert 网络的两种共识形成模型，即多数投票模型（Majority Vote model）和 Biswas-Chatterjee-Sen 模型。近期工作指出多数投票模型的非普适行为，其临界指数依赖于连通性，而晶格的有效维度 $D_\mathrm{eff} = 2\beta/\nu + \gamma/\nu$ 为 1。我们考虑了标度关系的推广以包含对数修正。我们通过有限尺寸标度数据塌缩获得了主导临界指数比 $1/\nu$、$\beta/\nu$ 和 $\gamma/\nu$，以及对数修正伪指数 $\widehat{\lambda}$、$\widehat{\beta}+\beta\widehat{\lambda}$ 和 $\widehat{\gamma}-\gamma\widehat{\lambda}$。通过比较多数投票模型与 Biswas-Chatterjee-Sen 模型的标度行为，我们认为多数投票模型的指数实际上是普适的。因此，它们不依赖于网络连通性。此外，如周期图和随机图中所见，其临界指数与普适类同于 Biswas-Chatterjee-Sen 模型。然而，多数投票模型的标度性质具有对数修正，而 Biswas-Chatterjee-Sen 模型遵循无对数修正的通常标度关系。