简化以放大：在谱社区检测中以更少步骤实现信息论极限

我们提出了一种用于在常数边密度假设下进行两社区随机区块模型（SBM）社区检测的简化谱算法。通过消除非本质预处理步骤来减少算法复杂度，直接利用邻接矩阵的谱特性。我们展示，算法利用第二个特征值的特定特性，实现了接近信息论极限的改进误差界，这显著优于现有方法。理论分析表明，我们的误差率比文献中先前报告的界限更紧密。综合实验验证确认了我们的理论发现，证明了简化方法的实际有效性。我们的结果表明，算法的简化而非增加复杂度，能够在谱社区检测中实现计算效率和性能的提升。