幂头饱和的无标度网络模型

在无标度网络模型的算法基础上,考虑到新成员个体的差异性,改进新增结点的连边机制,得到了一种结点的度分布有幂头饱和特性的复杂网络模型。从仿真结果来看,该网络模型的结点的度分布尾部仍然呈现幂律分布特性,并且在度分布的头部有饱和现象,这种幂头饱和的复杂网络模型的度分布特性符合一些现实网络的实证研究结果。     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

一种动态的无标度网络模型

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.分析结果表明该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1-3范围内,调节参数就可与现实中的许多复杂网络的幂律指数相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

无标度网络的相关性和联合度分布

研究无标度网络的相关性.关于相邻点对的联合度分布,利用率方程方法把已有的结果推广到BA模型的一般情况.同时使用平均场方法给出任意点对的联合度分布.     

具有局部无标度特性的小世界网络模型

提出了一种构建复杂网络模型的方法,利用该方法构建的复杂网络模型整体具有小世界效应,而局部具有无标度特性. 详细分析了模型参数对复杂网络的主要特征如聚类系数,平均最短路径的影响;通过与实际网络的主要特征进行对比分析,结果表明利用该模型构建的复杂网络与实际网络具有相近的特征.     

从网络质量控制角度观察无标度网络

阐明了增长网络度分布概念.从网络质量控制角度直观地给出增长网络无标度的严密定义,明确网络中枢点的概念,体现无标度网络稳健而又脆弱的特点.指出Barabási和Albert等人对择优增长网络模型的分析不能体现网络中枢点的原因.考虑了节点吸引度的概率分布,提出Poisson增长择优连接网络(Poisson NPA模型),并且借助Γ分布的性质证明了Poisson NPA模型的无标度性.     

具有适应度的无标度网络

提出了一个具有适应度的无标度网络模型。每个时间间隔,网络以概率p增加一个新点,并以适应度择优选择m个旧点与新点连接,产生m条新边;以概率1-p按度数择优的规则在旧点之间生成m条新边。对于一些特定的节点适应度的概率密度函数ρ（x）和率函数f（x,y）,该网络的度分布具有幂律尾部,且幂律指数2〈γ〈＋∞。     

地铁网络无标度特性分析

以经过地铁车站的拓扑线路数目作为评价地铁网络度分布的量化标准,通过最小二乘法(OLS)对统计数据非线性回归拟合,得到地铁网络度分布函数.首先,定义了地铁网络拓扑线路;其次,提出节点度和节点度分布的计算方法;最后,对52个地铁网络样本做非线性回归拟合.结果显示,52个地铁网络节点度分布能够被漂移幂律函数拟合,且地铁车站数目大于300的地铁网络,标度系数-b在2～3之间,且常量a在0～1范围内,这表明地铁网络度分布介于指数分布和幂律分布之间,这一结果与实际现象相吻合.     

无标度网络BA模型的物理内涵及其改进模型的比较

建立合适的网络模型有助于理解和研究网络结构和网络的动力学行为.本文考察了复杂网络的BA模型以及它的改进模型,分析比较每个模型的物理内涵及度分布,讨论了网络演化中择优机制的差异可能对其度分布特征产生重要的影响.并在各模型的基础上提出了一个新的更符合实际的改进模型,为复杂网络模型的更深一步探索提供了一个新思路.     

一种非线性BA模型研究

幂律分布是无标度网络的一个关键特性.在非线性BA模型理论的基础上,给出了图G*(m,N,β)的构造算法,并且在0＜β＜1、β＞1和β→+∞3种形式下研究了该模型,获得了不同β取值条件下Pr[D=k]的分布规律.     

耦合生长网络模型的模拟

模拟Zheng和Ergtin提出的耦合网络模型,与BA和DMS模型进行比较,证实ZE模型在不同参数下理论结果与实验模拟吻合,表明ZE模型是描述真实网络生长的更广泛的耦合网络模型。     

复杂网络中BA模型及其几种扩展模型的比较

本文从统计力学的角度分析和考察了无标度网络的基本特征,主要介绍了无标度网络最常用的动力学模型——Barabási—Albert模型以及两种以其为基础的修正模型的构造原理,总结分析以上模型设计上的不足,并据此提出了一个以BA模型为基础的改进思路.     

无尺度网络中的统计力学特征

从统计力学的角度分析和考察了无尺度网络(scale—free networks)的基本特征,介绍了无尺度网络(scale—free networks)的最常用的动力学模型——Barabasi—Albert模型,总结求解度分布的理论方法,分析此动力学模型自身的不足,并据此提出新的研究问题。     

BA演化模型的一种扩展

提出了BA模型的一个扩展模型.仿照Logistic模型,对BA模型的优先选择概率进行改进,利用连续理论和比率方程分析扩展模型的度演化及其度分布.解析结果表明在一定的条件下,扩展模型与BA模型是等价的.并且利用Matlab对扩展模型进行了模拟仿真,试验结果表明,其度的时间演化在某些条件限制下发生了改变并且其度分布不再是幂率分布而是在双对数坐标平面上是弯曲的.     

论无标度网的增长和择优

增长和择优机制是无标度网络中两种重要的演化机制,已发现比较重要的择优机制有度择优和秩次择优,比较重要的增长方式有星形图增长和完全图增长.该文首先分析了秩次择优机制对网络度指数的影响,指出可以利用秩次择优来构造度指数在较大范围内变化的模型. 接下来分析了星形图增长和完全图增长的优缺点,并提出了更符合实际情况的模体增长方式,然后结合秩次择优机制和模体增长方式提出了一个新模型——模体增长秩次择优模型,该模型除了具有较宽的度指数范围外,还在度指数大于2.5时具有独立于网络规模的群集系数.     

基于无标度网络的深圳证券交易市场特性分析

应用无标度网络理论对深圳证券交易市场进行了分析,以抽样的方式选取2004年以前在深圳证券交易所上市并且持续交易的300家股票为节点,股票价格波动相关性为边,构建了深圳证券市场网络。验证了其无标度的特性,并且在特定值下对该网络的度分布指数进行了计算,结果表明深圳证券市场中存在很多有影响力的股票,且这些股票价格的波动会对其它股票和市场造成较大影响。     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.