随机游走下两类加权自相似网络上的平均捕获时间

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本文主要介绍了两类加权自相似网络:加权层次网络以及一类加权无标度分形网络,研究了这两类加权自相似网络上随机游走的捕获问题,并分别求解了平均捕获时间的精确解析表达式,且探究了其权重因子对于网络捕获效率的影响.首先,本文介绍了一类加权层次网络,考虑依权重游走下加权层次网络上带一个陷阱点的平均捕获问题.基于加权层次网络的自相似结构,通过迭代的方法得到了平均捕获时间的精确解析表达式.结果显示加权层次网络上的平均捕获时间随网络的规模呈幂律函数关系,指数为ln(kr)/lnk.进一步可以发现,平均捕获时间主要依赖于两个因子:完全图的节点数k以及权重因子r.参数kr越小,平均捕获时间越小,该加权层次网络上依权重游走的捕获效率越高.相比于无权层次网络上的随机游走,加权层次网络上的捕获效率更高.其次,本文还介绍了一类加权无标度分形网络,研究了该加权网络上的两种随机游走:标准随机游走和混合随机游走.计算了这两种随机游走下的加权网络的平均捕获时间.根据网络的自相似性,得出了平均捕获时间的精确解析表达式.结果表明,在两种随机游走下,当网络规模无限大时,该加权无标度分形网络与网络的阶数均呈幂律函数关系,且指数均为ln[(1+r)2/r]/ln(2q).因此,平均捕获时间与连接系数q(q≥2)以及权重因子r有关,而概率因子θ对加权网络上的捕获效率无决定性影响.当连接系数q一定时,权重因子r越小,该加权无标度分形网络的捕获效率越高.通过对两种自相似加权网络上随机游走的捕获问题的研究分析,发现权重因子与网络的捕获效率有着密切关系.因此,可以通过改变权重因子,从而调节网络的信息传输速率.
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